检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:李少远[1] 王群仙[1] 李焕芝 陈增强[2] 袁著祉
机构地区:[1]河北工业大学自动化系 [2]南开大学计算机与系统科学系
出 处:《自动化学报》1999年第4期488-492,共5页Acta Automatica Sinica
基 金:河北省自然科学基金
摘 要:提出了一种新的Sugeno模糊模型辨识算法和对非线性系统进行并行化设计的方法.在Sugeno模糊模型辨识中,应用模糊聚类方法可将其前提结构和结论参数的辨识分开进行,减少了计算量;对于非线性系统的控制,Sugeno模糊模型实际上是动态系统的局部线性化,可采用并行设计的方法设计控制器,然后通过模糊推理得到全局控制量.最后通过倒立摆系统的控制说明了本文算法的有效性.A new identification method of Sugeno's fuzzy model and parallel design for nonlinear system control are presented in this paper. For Sugeno's system identification, it is possible to separate the premise identification from the consequential identification using fuzzy cluster to simplify the calculation. In fact, the Sugeno's fuzzy model is a local linear model of the dynamical nonlinear control system, A parallel design method is proposed, and the total control law can be obtained by fuzzy inference. An inverted pendulum system control example is given to show the effectiveness.
关 键 词:模糊控制 SUGENO模糊模型 系统辨识 参数辨识
分 类 号:O235[理学—运筹学与控制论] TP13[理学—数学]
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