基于正交变换的模糊规则选取研究.pdfVIP

第23卷 第2期 仪器仪表用户 EIC Vo1．23 2016年2月 NSTRUMEN lON 2016 No．2 基于正交变换的模糊规则选取研究 钱烽雷，王新超 (中国能源建设集团 江苏省电力设计院有限公司，南京 211102) 摘 要：针对实际测量数据中噪声对模糊建模规则的影响，研究了基于矩阵正交变换的模糊规则选取方法。分别利 用正交最小二乘和奇异值分解，分析模糊规则对辨识结果的贡献度 iJx。舍去贡献度较小的模糊规则，得到模糊规 则中的有效信息，减少了模糊规则数。分别用Mackey—Glass混沌数据验证了它们的有效性和实用性。 关键词：正交变换；模糊辨识；正交最小二乘；奇异值分解 中图分类号：TP273 文献标识码：A 文章编号：1671-1041(2016)02—0008—03 ResearchonFuzzyRulesSelectionUsingOrthogonalTransformation QianFenglei,WangXinchao (JiangsuPowerDesignInstituteCo．，Ltd．ofChinaEnergyEngineeringGroup，Nanjing，211102，China) Abstragt：Inaecordingwiththeaffectofnoiseinactualmeasureddataforfuzzymodeling．fuzzyrulesselectionmethodsbased onmatrixorthogonaltransformationareinvestigatedinthisarticle．Thispapermakeuseoforthogonalleastsquaresandsingular valuedecomposition．whichanalyzethecontributionofridentificationresult．Thealgorithmwilldiscardthesmallcontribution fuzzyrules．obtainvalidinformationinfuzzyrulesandreducefuzzyrules．Mackey—Glasschaosdatasareutilizedtodemonstrate theperfomr anceandapplicationofthesealgorithms． Keywords：orthogonaltransformation；fuzzyidentification；orthogonalleastsquares；singularvaluedecomposition 1 模糊基 函数 对于实际运行的大型复杂系统，往往难 以得到其精确 Mamdani模糊模型第 l条规则表示如下 的数学模型，进而对其进行稳定控制也是难点。但是，通 Rt： ifX1is andx2 isA and… and 过其丰富的输入 一输出数据 ，分析其内在关系，可建立基 p isA ，thenY isB 于数据驱动的模糊系统。该方法不需要先验知识 ，仅仅利 模糊推理系统如图1所示 。 用 已测量到的输入输出数据 ，经过离线或者在线学习，便 可得到与实际系统相吻合的模糊系统。 但是 ，在实际测量中，不可避免地会有噪声的影响， 使得模糊建模时候的输入一输出数据对模糊系统的贡献度 不同。这些数据构成的模糊规则是可以舍弃的，也不会影 响模糊系统的辨识精度。而通过矩阵的正交最小二乘分解 或者奇异值分解 ，可提取出矩阵中