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非线性系统模糊识方法的研究
华北电力大学硕士论文摘要 摘 要 在工业热工过程控制中，被控对象动态特性往往表现出非线性、时变性、大迟 延和大惯性等特点，这使得难以对其建立比较精确的模型，从而难于精确表达热工 过程及实施整体优化控制。为达到建立精确非线性模型的目的，研究了基于T-S模 型的自适应神经模糊系统模糊建模方法，该方法能使神经模糊网络自主、迅速有效 地收敛到要求的输入和输出关系。然后提出了一种基于改进T-S模型的模糊辨识方 法。采用启发性知识与复合非线性优化方法相结合的综合方法求解模糊模型的结 构，再通过熵的聚类和竞争学习算法划分输入数据空间，并利用加权递推最4、乘 法(WRLSA)建立热工过程的模糊模型。 糊辨识软件的开发，并将其应用于热工过程被控对象模糊建模中，取得了良好效果。 关键词：T-S模型，模糊辨识，非线性，模糊推理，热工过程 ABSTRACT Inthethermal behaviorof showsacharacteristicof process，thedynamic plants varianceand inertia,time makethe greatdelay,big non-linearity,which modelingvery the SO whole controlforthermal dimcult，and is optimal processesimpossible． tothe of accuratenonlinearmodelfor objective thermal According building process，all inference methodbasedonT-Smodelis adaptiveneural—fuzzy systemmodeling thenthis akindofmethodbasedon T-Smodel． proposed．And paperproposes improved Theheuristicinformationandthe nonlinear arecombinedto multiplex optimization thestructure of the data is intosome model，and configure fuzzy input spacepartitioned local basedon and theT-S regions entropyclustingcompetitivelearning algorithm，the
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