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系统辨识方法的研究与仿真

路香菊  
【摘要】:传统的控制与辨识理论主要是基于线性系统的,对非线性系统的辨识还有待于完善。八十年代中期以来,随着人工智能的兴起,模糊理论在辨识与控制领域的应用越来越广泛。步入九十年代,人工神经网络与模糊逻辑的融合发展,使得模糊推理系统的应用也从控制领域扩展到辨识领域。该论文研究了基于MME准则的非线性系统的辨识和模糊系统理论在非线性系统、单及多变量辨识中的应用,主要内容如下:首先,研究了辨识中用的准则函数,对基于MME准则在不确定系统的应用进行了介绍,并给出了在满足两点边值及协方差约束的情况下,如何确定最优正定阵的问题。其次,介绍了模糊理论,包括其原理、发展及其公式的推导过程;并对其常用的聚类方法:C-均值及其改进、G-K方法及其改进、马氏距离的引入等进行了详细的介绍。然后,分析了基于T-S模型的模糊理论辨识非线性单变量系统,并进行了仿真研究,并给出了用强跟踪滤波器改进非线性模糊模型的算法,仿真结果证明了此算法的有效性;最后,对T-S模型辨识多变量系统进行了分解,推导出了其辨识算法,包括离线辨识及在线辨识。本文得出以下结论:基于MME准则的不确定系统辨识中,正定阵的选择存在最优值;强跟踪滤波器可有效的改进基于T-S模型的非线性系统辨


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