基于数据特征的模糊模型辨识与模糊控制器设计方法

摘要

针对难于建立精确数学模型的复杂过程，提出了一种基于数据特征的模糊模型辨识方法。该方法首先按过程输出随输入变量变化的剧烈程度对输入变量论域进行划分，然后在此划分的基础上确定出模糊模型的规则总数和前件参数，最后由于要建立的模糊模型可以表示为一个前馈模糊神经网络，因此利用BP学习算法求得过程模糊模型的后件参数。基于所提出的模糊模型辨识方法进行了柔性连杆机器人模糊控制器设计，并进行了柔性连杆机器人模糊控制实验。实验表明，通过所提出的模糊模型辨识和模糊控制方法可以得到满意的控制性能。