基于自适应重叠系数的T-S 模型在线辨识算法及应用
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1. 西安理工大学 自动化与信息工程学院
2.

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梁炎明

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国家科技重大专项


Online T-S model identification algorithm based on adaptive overlap coefficient and its application
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    摘要:

    为使T-S 模型在线辨识时能够更加合理地划分模糊空间, 提出一种根据相邻聚类中心距离确定模糊空间重
    叠系数的方法. 将该方法与一次完成最小二乘法、递推最小二乘法相结合, 得到了一种辨识精度较高的T-S 模型在线
    辨识算法. 以某型号单晶炉热场的实际运行数据为对象, 应用所提出的算法对热场模型进行在线辨识. 辨识结果表
    明, 由该辨识算法得到的单晶炉热场模型具有较高的精度.

    Abstract:

    To more reasonably partition fuzzy spaces during online identification of T-S model, a calculation method on
    overlap coefficient between two fuzzy spaces is proposed. In this method, the overlap coefficient can be derived by the
    centre distance between two contiguous clusters. In addition, an online T-S model identification algorithm which has higher
    identification accuracy can be obtained through the integration of this method, least square(LS) algorithm and recursive
    least square(RLS) algorithm. Based on the data of thermal field from a single crystal furnace, the thermal field model is
    on-line identified by this identification algorithm. Simulation results show that the single crystal furnace thermal field model
    identified by this method has higher precision.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

梁炎明 刘丁 伍光宇.基于自适应重叠系数的T-S 模型在线辨识算法及应用[J].控制与决策,2012,27(9):1425-1428

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  • 收稿日期:2011-01-24
  • 最后修改日期:2011-04-27
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  • 在线发布日期: 2012-09-20
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