非线性系统模糊辨识方法的研究

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1、华北电力大学硕士论文摘要摘要在工业热工过程控制中，被控对象动态特性往往表现出非线性、时变性、大迟延和大惯性等特点，这使得难以对其建立比较精确的模型，从而难于精确表达热工过程及实施整体优化控制.为达到建立精确非线性模型的目的，研究了基于T-S模型的自适应神经模糊系统模糊建模方法，该方法能使神经模糊网络自主、迅速有效地收敛到要求的输入和输出关系。然后提出了一种基于改进TS模型的模糊辨识方法。采用启发性知识与复合非线性优化方法相结合的综合方法求解模糊模型的结构，再通过嫡的聚类和竞争学习算法划分输入数据空间，并利用加权递推最小二乘法(WRLSA)建立

2、热工过程的模糊模型。在已获得的辨识算法基础上，通过Matcom技术结合VC+十，实现了非线性模糊辨识软件的开发，并将其应用于热工过程被控对象模糊建模中，取得了良好效果。关键词:TS模型，模糊辨识，非线性，模糊推理，热工过程ABSTRACTInthethermalprocess,thedynamicbehaviorofplantsshowsacharacteristicofgreatdelay,biginertia,timevarianceandnon-linearity,whichmakethemodelingverydifficult,an

3、dsothewholeoptimalcontrolforthermalprocessesisimpossible.Accordingtotheobjectiveofbuildingaccuratenonlinearmodelforthermalprocess,anadaptiveneural-fuzzyinferencesystemmodelingmethodbasedonTSmodelisproposed.AndthenthispaperproposesakindofmethodbasedonimprovedT-SmodelTheheuri

4、sticinformationandthemultiplexnonlinearoptimizationarecombinedtoconfigurethestructureoffuzzymodel,andtheinputdataspaceispartitionedintosomelocalregionsbasedonentropyclustingandcompetitivelearningalgorithm,thentheTSmodelforthermalprocessisbuiltwithweightedrecursiveleast-squa

5、realgorithm.Accordingtothematurealgorithm,akindoffuzzyidentificationsoftwareisdevelopedbytheMatcomandVC++.Theresultsshowthatithasgoodefficiencywhenthesoftwareisappliedtothefuzzymodeling.ChengFengzhang(Schoolofcontrolscience&engineering)DirectedbyprofuXiningKEYWORDS:TSmodel,

6、fuzzyidentification,nonlinear,fuzzyinference,thermalprocess;二上二口口声习明本人郑重声明:此处所提交的硕士学位论文《非线性系统模糊辨识方法的研究》，是本人在华北电力大学攻读硕士学位期间，在导师指导下进行的研究工作和取得的研究成果。据本人所知，除了文中特别加以标注和致谢之处外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得华北电力大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示了谢意.学位论文作者签名:

7、程锋章日期:2006-12-26于学位论文使用授权的说明本人完全了解华北电力大学有关保留、使用学位论文的规定，即:①学校有权保管、并向有关部门送交学位论文的原件与复印件;②学校可以采用影印、缩印或其它复制手段复制并保存学位论文;③学校可允许学位论文被查阅或借阅:④学校可以学术交流为目的，复制赠送和交换学位论文;⑤同意学校可以用不同方式在不同媒体上发表、传播学位论文的全部或部分内容。泄密的学位论文在解密后遵守此规自作者导师签名:丝日期:7，.，。华北电力大学硕士学位论文第一章引言，.，课题的研究背景及意义建立系统数学模型有两种方法:一种是从基本

8、物理定律，即利用各个专门学科领域提出的物质和能量的守恒性和连续性定理，以及系统(设备)的结构数据推导出模型。这种方法得出的数学模型称之为机理模型或解析模型;这种建立