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Systems identification using a type of takgi-sugeno fuzzy model

机译:使用takgi-sugeno模糊模型进行系统识别

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摘要

A methodology for obtaining the structure and parameters of a Takagi - Sugeno fuzzy model is proposed. The algorithm is divided into two steps: coarse tuning and fine tuning. In coarse tuning, the model structure identification is based on partial derivatives obtained from the sampled output with regard to the inputs. In fine tuning, a traditional nonlinear optimization method is used to adjust the antecedent and consequent parameter. Finally, some examples are given to demonstrate the validty of these algorithms.
机译:提出了一种获取高木-Sugeno模糊模型的结构和参数的方法。该算法分为两个步骤:粗调和精调。在粗调中,模型结构识别基于从采样输出中获得的关于输入的偏导数。在微调中,使用传统的非线性优化方法来调整先行参数和后续参数。最后,通过一些例子说明了这些算法的有效性。

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