声明
1 绪论
1.1研究背景与意义
1.2国内外研究现状
1.2.1 模糊模型辨识国内外研究现状
1.2.2 性能劣化趋势预测国内外研究现状
1.3创新点和章节安排
1.3.1 论文主要创新点
1.3.2 章节安排
2 基于一型FCR的T-S模糊模型辨识
2.1引言
2.2 T-S模糊模型
2.3基于FCR的模糊空间划分
2.4超平面型模糊隶属度函数
2.4.1 传统钟形高斯隶属度弊端
2.4.2 新型超平面型隶属度函数
2.5基于GSA优化的模型辨识方法
2.5.1 引力搜索算法
2.5.2 优化框架
2.5.3 适应度函数
2.5.4 具体步骤
2.6实例分析
2.6.1 Box-Jenkins系统
2.6.2 Auto-MPG 数据集
2.6.3 非线性微分方程
2.7本章小结
3 基于MIT-2 FCR的T-S模糊模型辨识
3.1引言
3.2二型模糊集合
3.3基于IT-2 FCR的模糊空间划分
3.4基于上下超平面型隶属度函数的MIT-2 FCR聚类算法
3.4.1 上下超平面参数
3.4.2MIT-2 FCR模糊空间划分
3.4.3 基于超平面形隶属度函数的T-S模糊模型辨识
3.5实例分析
3.5.1 非线性静态系统
3.5.2 非线性微分方程
3.5.3 Mackey-Glass混沌系统
3.5.4 一维Sinc函数
3.6本章小结
4 基于IT2-FIPM抽水蓄能机组性能劣化趋势区间预测研究
4.1引言
4.2抽水蓄能机组性能劣化趋势建模
4.3区间预测评价指标
4.3.1 预测区间覆盖率PICP
4.3.2 预测区间平均宽度PINAW
4.3.3 覆盖率-宽度标准CWC
4.3.4 区间平均偏差INAD
4.4基于IT-2 FIPM的全局优化的区间预测方法
4.4.1 EMD分解
4.4.2 基于GSA的区间优化策略
4.4.3IT-2 FIPM的具体步骤
4.5实例分析
4.5.1 数据来源
4.5.2 抽水蓄能机组性能劣化趋势建模
4.5.3 实验对比模型介绍
4.5.4 劣化趋势区间预测分析
4.6本章小结
5 总结与展望
5.1研究工作总结
5.2进一步工作展望
致谢
参考文献
附录1 攻读硕士学位期间的科研成果
附录2 攻读硕士学位期间参与的科研项目
附录3 攻读硕士学位期间获得的主要荣誉
