基于在线聚类的模糊建模方法及其应用

摘要

针对复杂非线性动态系统的模糊建模问题,提出了一种基于在线聚类的模糊建模方法。该方法首先采用在线聚类算法辨识T-S模型的前提参数,然后采用递推最小二乘算法辨识结论参数。根据系统过程中新的数据信息,模糊规则可以自动增加、修改和删除,实现了模型结构和参数的在线辨识和更新。最后将提出的方法应用于Box-Jenkin煤气炉建模和二自由度机器人建模两个例子。仿真结果表明,基于该方法辨识的T-S模糊模型具有很高的精度,而且模型结构简单、建模速度快,便于工程应用。