复杂系统的C-R模糊模型结构及递推辨识算法  

The C-R fuzzy model structure of complex systems and its recursive identification method

作　　者：刘军[1] 许晓鸣[1] 

机构地区：[1]上海交通大学自动化研究所,上海200030

出　　处：《电机与控制学报》1999年第2期77-80,共4页Electric Machines and Control

摘　　要：实际系统一般都表现出非线性和多模态等特征，往往难于用机理建模的方法建立它的模型，因此利用系统的输入和输出数据的非机理建模方法，在实际工程中是非常有意义的。文中提出了复杂系统的Ｃ－Ｒ模糊模型结构及辨识方法。该模糊模型利用系统的输入和输出数据，将输入和输出空间视为模糊空间。根据辨识精度将模糊空间划分为ｍ个子空间，每个子空间由线性模型来表征，由隶属函数将子空间模型联接成全局模型来表征系统的整体特性。隶属函数和子空间的模型参数由递推辨识方法来实现。仿真结果表明，这种模型结构可以表达复杂系统的特征，且辩识算法的有效性。C - R fuzzy model structure of a complex system and its identification method areproposed. The input and output spaces are viewed as fuzzy spaces, which is divided into mfuzzy subspaces according to identification precision. Every subspace is expressed by linearmodel. The membership funCtion and the parameters of the subspaces are identified by recmeionidentification method using input--output data. Simulation results show that the presentedmodel structure can express complicated systems and the identification method is veryeffective.

关 键 词：递推辨识 复杂系统 C-R模糊模型 算法 

分 类 号：TP273[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置] O235[自动化与计算机技术—控制科学与工程]