基于模糊模型的鲁棒辨识研究及应用

摘要

本文紧紧围绕着非线性系统的模糊建模和辨识方法展开讨论和研究。 首先，在非线性系统模糊建模过程中，由于存在噪声干扰以及耦合等不确定因素使得通过采用模糊聚类获得的描述模糊关系矩阵，其列间可能存在严重线性相关性，这样必然存在一些冗余规则。如何找到这些规则，化简规则，压缩模糊模型的输入空间是模糊建模的关键问题。本文根据目标函数选择模糊模型的结构，提出了一种非线性系统模糊建模新方法，并通过定理证明了该方法的收敛性。 其次，将时域领域的H∞辨识方法应用于非线性系统的模糊建模中，使得由干扰到估计误差的最大能量增益达到最小，并利用线性矩阵不等式方法求解辨识过程中未知的能量因子γ，克服了实际工程中γ的值通常要由经验值给出的不确定性或是由迭代算法给出的复杂性等缺点。 最后，采用模糊辨识方法对电站仿真器中的汽轮发电机密封油冷却系统进行模糊建模，仿真及实验结果表明本文提出的模糊建模方法能有效地建立非线性系统模型，模型具有较好的精确性。相对于其它建模方法而言，得到的模型具有可解释性。

目录

文摘

英文文摘

声明

1绪论

1.1研究的背景及意义

1.2模糊模型的结构辨识

1.3模糊模型的鲁棒辨识

1.4模糊辨识中的其它问题

1.5本论文的研究内容

2模糊系统模型基础理论

2.1引言

2.2模糊逻辑系统中的一般概念

2.3模糊逻辑系统的组成与分类

2.4模糊系统万能逼近理论

3基于目标函数的非线性系统模糊辨识

3.1引言

3.2模糊模型的描述

3.3模糊聚类确定模糊模型结构

3.4数据压缩和模糊模型的确定

3.5仿真实例

4基于H∞误差估计的模糊模型鲁棒辨识

4.1引言

4.2模糊模型的描述

4.3基于H∞误差估计的模糊模型鲁棒辨识

4.4仿真实例

5模糊辨识方法在实际系统中的应用

5.1引言

5.2汽轮发电机密封油冷却系统的模糊建模研究

5.3小结

结 论

参考文献

攻读硕士学位期间发表学术论文情况

致 谢