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基于T-S模糊模型的非线性预测函数控制

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本文针对基本预测函数控制只能用于线性对象的控制这一不足,提出一种基于T-S模糊模型的非线性预测函数控制策略.利用模糊聚类和加权最小二乘法对非线性对象进行离线辨识.由于T-S模糊模型每条规则结论部分是一个线性模型,因此整个模糊模型可以看作一个线性时麦系统.将辨识得到的T-S模糊模型应用于预测函数控制,从而解决了非线性预测函数控制非线性优化的难题.仿真结果表明,该方法具有良好的控制效果.

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来源
《2006中国控制与决策学术年会》|2006年|227-230|共4页
会议地点天津
作者
段明亮; 李平; 周姗姗;
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作者单位

中国航空学会;

中国自动化学会;

中国系统仿真学会;

中国人工智能学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 TP273.2;
关键词
T-S模糊模型; 非线性系统; 预测函数控制; 模糊聚类; 最小二乘法;

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