T-S模型

作品数：395被引量：1399H指数：16
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基于T-S模型的液压系统模糊故障树分析方法研究被引量：33
《中国机械工程》2009年第16期1913-1917,共5页姚成玉 赵静一 
高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20050216004);燕山大学博士基金资助项目(B214)
针对液压系统故障树分析时存在的故障概率获取不足、事件联系难以确定以及不能描述故障程度这三方面的问题,将T-S模型引入到模糊故障树分析中:用模糊可能性描述部件的故障概率;用T-S门代替传统逻辑门来描述事件间的联系;用模糊数描述部...
关键词：液压系统 模糊故障树分析 T—S模型 故障概率 故障程度 
T-S模型的遗传算法和支持向量机辨识被引量：2
《控制工程》2009年第5期591-593,597,共4页丁学明 樊海军 
上海高校选拔培养优秀青年老师科研专项基金资助项目(21020);上海理工大学博士科研启动基金资助项目(X641)
基于非线性系统的输入输出数据,辩识对象的T-S模型。提出基于遗传算法和最小二乘支持向量机的辨识方法,利用遗传算法聚类进行结构辨识,每个类代表一条规则,规则数等于类数量,类中心作为该规则的隶属度函数中心类数;同时考虑模型辨识精度...
关键词：T—S模型 结构辨识 参数辨识 遗传算法 最小二乘支持向量机 
基于不确定T-S模型的模糊滑模自适应控制
《计算机工程》2008年第12期1-3,6,共4页丁学明 王朝立 
国家自然科学基金资助项目(60474009);上海市曙光计划基金资助项目(05SG48);上海市优秀青年教师科研专项基金资助项目(21020);上海理工大学博士科研启动基金资助项目(X641)
提出一种不确定T-S模型的模糊滑模自适应控制方法。通过变换将该模型转换成3个组成部分:线性标称系统,已知非线性部分和未知不确定部分。针对它们设计3个控制器,其作用分别为:强迫系统沿着滑模面运动,消除已知扰动对线性标称系统的影响...
关键词：T-S模型 线性标称系统 模糊滑模自适应控制 
基于不确定T-S模型的最终滑动模态控制
《计算机工程与应用》2007年第32期241-244,共4页丁学明 黄殿武 
上海理工大学博士科研启动基金(No.X641);上海高校选拔培养优秀青年教师科研专项基金(No.21020)。
提出了基于不确定T-S模型的最终滑动模态控制方法。通过变换将该模型转换成三个组成部分:线性标称系统、已知非线性部分(可看着对线性标称系统的已知扰动)和未知不确定部分,针对它们分别设计三个控制器,能够保证系统全局稳定。仿真结果...
关键词：T-S模型 线性标称系统 稳定性分析 滑模面 最终滑动模态控制 
基于最小二乘支持向量机的T-S模型在线辨识被引量：3
《信息与控制》2007年第4期451-454,共4页丁学明 
上海高校选拔培养优秀青年教师科研专项基金资助项目(21020);上海理工大学博士科研启动基金资助项目(X641)
提出一种基于时间窗最小二乘支持向量机的T-S模型在线辨识算法,包括结构辨识和参数辨识.该算法以时间窗内数据的势能作为结构辨识依据,同时采用最小二乘支持向量机辨识系统参数,具有辨识速度快、精度高的特点.仿真结果证明了算法的有效性.
关键词：T-S 模型 时间窗 势能 最小二乘支持向量机 
基于正交最小二乘的非线性系统模糊辨识被引量：1
《系统工程学报》2005年第3期299-302,共4页刘福才 路平立 裴润 
黑龙江省自然科学基金资助项目;燕山大学博士基金资助项目(B111).
提出了一种新的基于T S模糊模型的建模方法.该方法是基于输入空间的模糊划分计算给定样本在各模糊子空间的隶属度,并利用正交最小二乘辨识模糊模型的结论参数.最后通过Box Jenkins煤气炉数据和Mackey Glass混沌时间序列的仿真结果验证...
关键词：模糊辨识 T-S模型 模糊划分 正交最小二乘 
基于浮点数编码 GA 的 T-S 模型的模糊辨识方法
《吉林工学院学报（自然科学版）》1998年第3期59-63,共5页王宏伟 尤传富 张彤 
高等学校博士基金资助项目
提出了一种基于浮点数编码遗传算法学习Ｔ－Ｓ模糊模型的辨识方法。对十进制浮点数编码的遗传算法进行了研究，融合和改进了一些遗传操作，并利用浮点数编码ＧＡ对Ｔ－Ｓ模糊模型为对象建立模糊神经网络中的参数进行估计。仿真给出了满...
关键词：模糊辨识 模糊神经网络 遗传算法 T-S模型 
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