基于T-S模糊模型的直接自适应预测控制
合集下载
基于T-S模型的模糊预测控制在聚合釜中的应用
ｐ ｅ ｉｔｖ ｕ ｃ ｉ ｎ ｌ ｏ ｔ ｏ （ Ｃ ） ｍ ｅ ｈ ｄ ｂ ｓ ｄ ｎ ｒ ｄ ｃ ｉ ｅ ｆ ｎ ｔｏ ａ ｃ ｎ ｒ ｌ ＰＦ ｔ ｏ ａ ｅ ｏ Ｔａ ａ ｉ ｕ ｅ ｏ （ Ｓ） Ａ Ｆ ｚ ｙ ｐ ｅ ｉｔｖ ｋ ｇ— ｇ ｎ Ｔ— ． Ｓ ｕ ｚ ｒｄ ｃｉｅ ｃ ｎ ｒ ｌ ｒ ｉ ｅ ｉ ｎ ｄ ｏ ｔ ｅ ｏ ｙ ｅ ｉ ｒ ｗｈ ｒ ｅ ｅ ｙ ｅ ｔ ｎ ｓ ｅ ｉ ｅ ａ ａ ｕ ｓ ａ ｅ ｏ ｔｏｌ ｓ ｅ ｄ ｓｇ ｅ ｆ ｒ ｈ ｐ ｌ ｍ ｒｚ ， ｅ ｅ ｅ ｖ ｒ ｓ ｃ ｉ ｉ ｏ ｄ ｆｎ ｄ ｓ ｓ ｂ ｐ ｃ ｗｈ ｃ ｉｈ
Ａｂ ｔａ ｔ ｓ ｒ ｃ ：Ｆｏ ｔ ｌ ｎｇ ｒ ｈｅ ｏ ｄｅａ ｌｙ， ｌ ｒ ｅ ｎｅ ｔａ ａ ｄ ｔ ｏｎ ｎ ｌｎｅ ｒ ｎ ｓ ｒ ｐ ｏｃ ｓ ａ ｇ ｉ ｒ ｉ ｌ ｎ ｓ ｒ ｇ ｏｎ ｉ ａ ｉ ｄｕ ｔ ｙ ｒ ｅ ｓ， ｗｅ ｒ ｐｏ ｅ ｐ ｏ ｓ ａ
— —
— —
Ｖ ｏＩ２９． ｏ ． Ｎ ．５ ０ｃ ．２ ０８ ｔ ０
基 于 ＴＳ模 型 的模糊 预 测控 制在 聚 合 釜 中的应 用 —
吕秀江 王 德 元 ， 王鹏 翔 陈洪 军 吕翘 楚 ’ ’
１０１ ； ３ ０ ２
（． １ 长春 工 业 大 学 电气 与 电子 工 程 学 院 ，吉 林 长春
糊预 测控制器 ； 将各 分 阶段定义 为 多个 子 空 间， 个子 空 间对应 一个 预测模 型 。仿真 结果验证 每
了该控 制器具 有较好 的适 应性和 鲁棒 性。 关键 词 ： 合釜 ；温度 控制 ；预 测 函数 ；Ｔ Ｓ模 型 ；模 糊控 制 聚 — 中图分类号 ：Ｔ ２ ３ Ｐ ７ 文 献标识 码 ：Ａ 文章编 号 ： ６ ４１ ７ （０ ８ ０ —５ ００ １ ７—３ ４ ２ ０ ）５０ ３ —６
基于模糊预测控制的回转窑温度控制
Ａ （ 一 一 １ 口 ２ ＋ … ＋ ａ ２一 。 ｚ ）１ 一 ｂ ＋ ｂ － ） ｏ １ Ｃ（ ＿ ） Ｃ ＋ Ｃ ２１ 一 ｏ ｌ
＋… ＋ｂ 一 。 …… ……
（） ４
＋ … ＋ ＣＺ ｑ一 。 … … … … （ ） ５
。
（） １
假 设 Ｃ ｚ１ 一１ 为 得 到 步后 的输 出预测 值 ， （－） ， 使
用 Ｄ ｏ ｈ ｎ ｉｅ 程 ： ｉｐ ａ ｔ 方 ｎ
１ Ｅ － ） （ １ ｚ＋ ２ １ （ 一 （ １ Ａ － ）Ｘ － Ｆ ）。 …… （） ６
其 中 ： Ｒ 表示第 条模 糊规 则 ； （： １ ２ … ， ） 模 Ａ； ，， 为
１ 研 究 背景
展起 来 的另一 类预 测控 制算法 。作 为一种 自校正控 制
算法 ，Ｐ Ｇ Ｃ是针 对 随 机 离 散 系统 提 出 的 ， 用 了最 小 采 方 差控 制 中所 用 的 受 控 自 回 归 积 分 滑 动 平 均 （ ｏ — Ｃ ｎ
ｔｏｌｅ ｕ ｏ Ｒｅ ｅ ｓｖ ｎｔ ｇ ａ ｅ ｏ ｎｇ Ａ ｖ ｒ ｇｅ， ｒ ｌ ｄ Ａ ｔ — ｇｒ ｓ ｉ ｅ Ｉ ｅ ｒ ｔ ｄ Ｍ ｖｉ ｅ ａ
第 ４期 （ 第 １ ３ ） 总 ７期
２１ ０ ２年 ８月
机 械 工 程 与 自 动 化 ＭＥ ＣＨ ＡＮＩ ＣＡＬ Ｅ ＮＧＩ ＮＥＥＲＩ ＮＧ ＆ ＡＵＴ（Ｍ ＡＴＩ） ） （Ｎ
ＮＯ． ４ Ａｕ ｇ．
文 章 编 号 ：６ ２６ ｌ （Ｏ ２ Ｏ— １４ ０ １７ － ４ ３ ２ ｌ ）４ ０ ４— ２
回转窑 是干法水泥生产 过程 中的最 重要环 节 ， 是一 个多变量 、 强耦 合 、 非线 性 、 时滞 及 时变 的过 程 ， 就 大 这 使得 回转 窑的 窑况 十分 复 杂 ， 制 困难 大 。 目前 ， 控 大部 分现场操 作员仍然依靠 个人经验 人工识 别窑况 ， 回转 对 窑进行控 制使其稳定 运行 。经过 总结操 作员 的经验 后 ， 采用先进 的智能 控制 理论识别 回转窑 的窑况 ， 之后给 出 合理 的生产操作 建议 ， 就可 以对 回转窑进行 优化 操作 。 ２ 基于 Ｔ —Ｓ模糊 模型 的预 测控 制原 理 要对 回转窑 温度 进 行控 制 ， 先要 建 立 控 制对 象 首 的模 型 。Ｔ ｋ ｇ 和 Ｓ ｇ ｎ ａａ ｉ ｕ ｅ ｏ于 １ ８ ９ ５年提 出 了 著 名 的 Ｔ—Ｓ模糊 模 型 ， 其典 型的模糊 规则 形式 如下 ：
＋… ＋ｂ 一 。 …… ……
（） ４
＋ … ＋ ＣＺ ｑ一 。 … … … … （ ） ５
。
（） １
假 设 Ｃ ｚ１ 一１ 为 得 到 步后 的输 出预测 值 ， （－） ， 使
用 Ｄ ｏ ｈ ｎ ｉｅ 程 ： ｉｐ ａ ｔ 方 ｎ
１ Ｅ － ） （ １ ｚ＋ ２ １ （ 一 （ １ Ａ － ）Ｘ － Ｆ ）。 …… （） ６
其 中 ： Ｒ 表示第 条模 糊规 则 ； （： １ ２ … ， ） 模 Ａ； ，， 为
１ 研 究 背景
展起 来 的另一 类预 测控 制算法 。作 为一种 自校正控 制
算法 ，Ｐ Ｇ Ｃ是针 对 随 机 离 散 系统 提 出 的 ， 用 了最 小 采 方 差控 制 中所 用 的 受 控 自 回 归 积 分 滑 动 平 均 （ ｏ — Ｃ ｎ
ｔｏｌｅ ｕ ｏ Ｒｅ ｅ ｓｖ ｎｔ ｇ ａ ｅ ｏ ｎｇ Ａ ｖ ｒ ｇｅ， ｒ ｌ ｄ Ａ ｔ — ｇｒ ｓ ｉ ｅ Ｉ ｅ ｒ ｔ ｄ Ｍ ｖｉ ｅ ａ
第 ４期 （ 第 １ ３ ） 总 ７期
２１ ０ ２年 ８月
机 械 工 程 与 自 动 化 ＭＥ ＣＨ ＡＮＩ ＣＡＬ Ｅ ＮＧＩ ＮＥＥＲＩ ＮＧ ＆ ＡＵＴ（Ｍ ＡＴＩ） ） （Ｎ
ＮＯ． ４ Ａｕ ｇ．
文 章 编 号 ：６ ２６ ｌ （Ｏ ２ Ｏ— １４ ０ １７ － ４ ３ ２ ｌ ）４ ０ ４— ２
回转窑 是干法水泥生产 过程 中的最 重要环 节 ， 是一 个多变量 、 强耦 合 、 非线 性 、 时滞 及 时变 的过 程 ， 就 大 这 使得 回转 窑的 窑况 十分 复 杂 ， 制 困难 大 。 目前 ， 控 大部 分现场操 作员仍然依靠 个人经验 人工识 别窑况 ， 回转 对 窑进行控 制使其稳定 运行 。经过 总结操 作员 的经验 后 ， 采用先进 的智能 控制 理论识别 回转窑 的窑况 ， 之后给 出 合理 的生产操作 建议 ， 就可 以对 回转窑进行 优化 操作 。 ２ 基于 Ｔ —Ｓ模糊 模型 的预 测控 制原 理 要对 回转窑 温度 进 行控 制 ， 先要 建 立 控 制对 象 首 的模 型 。Ｔ ｋ ｇ 和 Ｓ ｇ ｎ ａａ ｉ ｕ ｅ ｏ于 １ ８ ９ ５年提 出 了 著 名 的 Ｔ—Ｓ模糊 模 型 ， 其典 型的模糊 规则 形式 如下 ：
非线性网络控制系统的T-S模糊建模及控制
第２章非线性系统的Ｔ－Ｓ模糊建模实际的工程应用中，不存在理想的线性系统，系统多具有强耦合，非线性，时滞，干扰等实际特性，这使得对系统的建模和控制存在一定难度。
现代控制理论对系统建立状态空间模型的方法，是把原有的系统在平衡位置附近或要求的位置附近近似建立其理想线性状态空间模型，从而利用线性系统理论方法对模型设计所要求的性能指标的控制器，然后把针对线性系统设计的控制器应用于原有系统。
然而，对非线性系统建立单一的线性模型，用针对线性模型设计的控制器去控制原有系统，这在本质上是存在缺陷的，因为原有系统大多不是线性系统，即建立的线性模型和实际系统存在～定差别。
Ｔ－Ｓ模糊模型是～种用分段线性模型来逼近非线性系统的方法，这使得Ｔ－Ｓ模糊模型比单一的在平衡位置附近建立的理想线性模型更加逼近原有系统，这是Ｔ－Ｓ模糊模型的逼近过程更加详细的结果。
在原有系统的线性过程明显的位置建立线性模型，比建立单一的线性模型更加贴近原系统。
前件参数可以在不同位置采用不同的隶属度函数，后件参数采用线性函数形式，这种多线性子模型来逼近原系统的方法，可以方便的在不同位置设计不同的控制器，最后通过隶属度函数加权融合输出，得到模糊控制器，在系统不同的运行状态实行不同的控制策略。
Ｔ－Ｓ模糊模型的逼近程度主要依靠于隶属度函数的选取和后件参数的辨识。
本章首先介绍Ｔ－Ｓ模糊模型的辨识方法，再对二级倒立摆系统进行运动分析，得到非线性运动方程的表示形式，在不同位置近似得到不同线性子模型，最后通过隶属度函数平滑连接起来，得到二级倒立摆系统的Ｔ－Ｓ模糊模型，并针对每个子系统设计ＬＱＲ控制器，同样通过隶属度函数平滑连接，得到模糊控制器。
２：ｌ非线性系统的Ｔ＿Ｓ模糊模型辨识非线性系统的状态空间模型为：竞（ｒ）＝厂（ｘ（ｆ））＋ｇ（ｘ（ｒ））”（ｆ），．，、ｙ（ｆ）＝办（ｘ（ｒ））其中，厂（ｘ（ｆ））表示系统状态响应，为非线性函数，ｇ＠（，））”（，）表示作用于系统的控制器，根据需要，可以是ＰＩＤ控制器、ＬＱＲ控制器、模糊控制器等。
基于模糊和预测的永磁同步电动机自适应控制
ｔ ｅ ｄ ｖａ ｉｎ ｗａ ｍａｌｉ ｒ ｅ ｏ ｉ ｒ ｖ ｈ ｏ ｔｏ ｒ ｃｓｏ ． ｉ ｌｔ ｎ ｒ ｓ ｌ ｈ ｗ ｈ ｔｔ ｅ ｓ ｅ ｄ ｓ ｒ ｅ ｓ ｓ ｍ ｉ ｈ ｅ ｉｔ ｓｓ ｌ ｎ ｏ ｄ ｒｔ ｍｐ ｏ ｅ ｔ ｅ ｃ ｎ ｒ ｌｐ ｅ ｉ ｎ Ｓ ｍｕ ａｉ ｅ ｕ ｔ ｓ ｏ ｔ ａ ｈ ｐ ｅ ｅ ｖ ｙ ｔ ｗ ｔ ｏ ｉ ｏ ｓ ｅ ｈ ｔ ｉ ｍｅｈ ｄ ｈ ｓ ａ ｂ ｔ ｒｃ ｎ ｒ １ ｆ ｃ ． ｈｓ ｔ ｏ ａ ｅ ｔ ｏ ｔｏ ｅｆ ｔ ｅ ｅ
ｍｏ ｒ Ｐ Ｓ ） ａ ｄ ｐ ｖ ｏｔ ｌ ｔ ｔｇ ａｅ ｎｆｚｙｃｎｒ ｎ ｒｄ ｔ ｅｃｎ ｏ ｗ ｓｐｏｏｅ ． ｈ ｗｔ ａ ｅ ｔ ｓ（ Ｍ Ｍｓ ，ｎａ ａｔ ｅｃｎ ｏ ｓａｅｙｂ ｓｄｏ ｚ ｏｔ ｌ ｄｐｅｉ ｉ ｏｔ ｌ ａ ｒｐｓｄ Ｔ ｅｓｉ ｈｖｌ ｏ ｉ ｒ ｒ ｕ ｏａ ｃｖ ｒ ｃ ｕ
２ Ｌａｎｎ ｎｖｒ ｔ ｏ ｅ ｏ ｕ ＆ Ｃ ｅ ｃｌ ｅｈ ｏｏｙ Ｆ ｓｕ １ ０ １ Ｃ ｉａ ． ｉｏ ｉｇＵ ｉ ｓ ｙ ｆ ｔ ｌ ｍ ｅ ｉ Ｐ ｒ ｅ ｈ ｍｉ ｃ ｎ ｌ ， ｕｈ ｎ１ ３ ０ ， ｈｎ ） ａＴ ｇ
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｉ ｒ ｅ ａ ｋｅ ｔ ｅｐ ｏ ｌｍｓ ｅ ｉｔ ｇ ｉ ｏ ｖ ｎｉ ｎ ｌ ｕ ｚ ｏ ｔｏ ｍｅｈ ｄ ｏ ｅ ｍａ ｅ ｍａ ｎ ｔ ｙ ｃ ｒ ｎ ｕ ｓ ｒ ｃ ：ｎ ｏ ｄ ｒ ｏ ｔ ｃ ｌ ｒ ｂ ｅ ｘ ｓｉ ｃ ｎ ｅ ｔ ａ ｚｙ ｃ ｎ ｒｌ ｔ ｏ ｆｐ ｒ ｎ ｔ ｇ ｅ ｎ ｈ ｏ ｏ ｓ ｔ ｈ ｎ ｎ ｏ ｆ ｓ
Ｋｅ ｏ ｄ ：ｅｍ ｎｎ ｇｅ ｓｎｈｏｏ ｓ ｔ ； ｚｙｃｎｒｌａｊｓｎ ｃ ｒｐｅｉ ｉ ｏｔ ｌ ｙｗ ｒ ｓｐｒ ａｅ ｔ ｍａｎｔ ｙｃｒｎｕ ｏ ｆ ｚ ｏｔ ；ｄｕｔ ｇｆ ｔ ；ｒｄｃｖ ｃｎｒ ｍｏ ｒ ｕ ｏ ｉ ａｏ ｔｅ ｏ
ｍｏ ｒ Ｐ Ｓ ） ａ ｄ ｐ ｖ ｏｔ ｌ ｔ ｔｇ ａｅ ｎｆｚｙｃｎｒ ｎ ｒｄ ｔ ｅｃｎ ｏ ｗ ｓｐｏｏｅ ． ｈ ｗｔ ａ ｅ ｔ ｓ（ Ｍ Ｍｓ ，ｎａ ａｔ ｅｃｎ ｏ ｓａｅｙｂ ｓｄｏ ｚ ｏｔ ｌ ｄｐｅｉ ｉ ｏｔ ｌ ａ ｒｐｓｄ Ｔ ｅｓｉ ｈｖｌ ｏ ｉ ｒ ｒ ｕ ｏａ ｃｖ ｒ ｃ ｕ
２ Ｌａｎｎ ｎｖｒ ｔ ｏ ｅ ｏ ｕ ＆ Ｃ ｅ ｃｌ ｅｈ ｏｏｙ Ｆ ｓｕ １ ０ １ Ｃ ｉａ ． ｉｏ ｉｇＵ ｉ ｓ ｙ ｆ ｔ ｌ ｍ ｅ ｉ Ｐ ｒ ｅ ｈ ｍｉ ｃ ｎ ｌ ， ｕｈ ｎ１ ３ ０ ， ｈｎ ） ａＴ ｇ
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｉ ｒ ｅ ａ ｋｅ ｔ ｅｐ ｏ ｌｍｓ ｅ ｉｔ ｇ ｉ ｏ ｖ ｎｉ ｎ ｌ ｕ ｚ ｏ ｔｏ ｍｅｈ ｄ ｏ ｅ ｍａ ｅ ｍａ ｎ ｔ ｙ ｃ ｒ ｎ ｕ ｓ ｒ ｃ ：ｎ ｏ ｄ ｒ ｏ ｔ ｃ ｌ ｒ ｂ ｅ ｘ ｓｉ ｃ ｎ ｅ ｔ ａ ｚｙ ｃ ｎ ｒｌ ｔ ｏ ｆｐ ｒ ｎ ｔ ｇ ｅ ｎ ｈ ｏ ｏ ｓ ｔ ｈ ｎ ｎ ｏ ｆ ｓ
Ｋｅ ｏ ｄ ：ｅｍ ｎｎ ｇｅ ｓｎｈｏｏ ｓ ｔ ； ｚｙｃｎｒｌａｊｓｎ ｃ ｒｐｅｉ ｉ ｏｔ ｌ ｙｗ ｒ ｓｐｒ ａｅ ｔ ｍａｎｔ ｙｃｒｎｕ ｏ ｆ ｚ ｏｔ ；ｄｕｔ ｇｆ ｔ ；ｒｄｃｖ ｃｎｒ ｍｏ ｒ ｕ ｏ ｉ ａｏ ｔｅ ｏ
基于T-S模型的自适应多变量模糊预测控制
０ 引 言
很 多 受 控 对 象 是 时 变 非 线 性 的 多 变 撤 系 统 ， 变 量 之 各 间 的 关 联 性 较 强 ， 且 还 可 能 具 有 分 布 参 数 大 、 后 等 特 并 滞 点 ， 于这 样 的 复 杂 受 控 对 象 ． 建 立 其 数 学 模 型 ， 于 建 对 要 山 模 过 程 中 忽 略 的 因 素 较 多 而 影 响模 型 的 精 度 。 若 对 多 变 量 系 统 采 用 Ｃ ａｋ ｌｒｅ提 出 的 摹 于 参 数 模 型 的 广 义 预 测 控 制 思 想 ， 型 误 差 将 影 响 预 测 控 制 的 效 果 。针 埘 这 一 实 际 问 题 ， 模 基 于 系 统 辨 识 的 预 测 控 制 方 法 被 提 ｝ ， ］ 样 数 据 为 系 统 ｛ 一采 Ｊ 建 立模 糊 模 型 是 逼 近 非 线 性 系 统 的有 效 工 具 之 一 。
Ｄｅ ｅ ｂｅ １０应 多 变 量 模 糊 预 测 控 制 －
刘 福 才 ，任 丽 娜 ，路 平 立 。
（１ ．燕 山 大 学 工 业 计 算 机 控 制 工 程 河 北 省 重 点 实验 室 ，河 北 秦 皇 岛 ０ ６ ０ ； ６ ０ ４ ２ ．北 京 理 工 大 学 自动 化 学 院 ，北 京 １ ０ ８ ） ０ ０ １
Ｋｅ ｗｏ ｄ ：Ｔ— ｏ ｅ ；ｆ ｓ ｕ ｚ ｌ ｓ ｅ ｉ ｇ ｙ ｒｓ Ｓ ｍ ｄ ｌ ａ ｔ ｆ ｚ ｙ ｃ ｕ ｔ ｒｎ ；ｇ ｎ ｒ ｌ ｅ ｒ ｄ ｃ ｉ ｅ ｃ ｎ ｒ ｌ ｄ ｐ ｉ ｅ ｃ ｎ ｒ ｌ ｅ ｅ ａ ｉ ｄ ｐ ｅ ｉ ｔ ｏ ｔｏ ；ａ ａ ｔ ｏ ｔｏ ｚ ｖ ｖ
真 ， 果 表 明对 于 具 有 时 变性 的 非 线 性 系统 ， 方法 具 有 很 好 的 控 制 效 果 。 结 该 关 键 词 ：Ｔ— Ｓ模 型 ；快速 模 糊 聚 类 ；广 义 预 测 控 制 ；自适 应 控 制 中 图分 类 号 ： Ｐ ２ ３ Ｆ ７ ． 文献 标 志 码 ：Ａ ＤｏＩ １ ． ９ ９／ ｉｓ ． ０ １５ ６ ２ １ ． ２ ３ ： ０ ３ ６ ／．ｓ ｎ １ ０ － ０ Ｘ． ０ ０ １ ． ４ ｉ
基于T-S模糊神经网络的柔性评价专家系统
来 简化 系统 的有效 辨识 ， 设计 一种 Ｍ ＭＯ型评 价 系统 的模 糊 建模 技术 ， Ｉ 实现 自动评 价 的柔性 专家 系统 。
收 稿 日期 ：０ ７ １ ２０ ４—８
维普资讯
第 １ 期
马强 ， ： 等 基于 卜 Ｓ模 糊神 经 网络 的柔性 评价 专 家系统
Ｖ １３ Ｎ ． ｏ．０ ０１
Ｆ ｂ ２ ０ ｅ ．０ ８
２０ ０ ８年 ２月
文 章 编 号 ：６ ４０ ６ （０ ８ ０ — ５ －６ １７ － ２ ２０ ） １５ ４０ ２ ０
基 于
Ｓ模 糊 神 经 网 络 的 柔 性 评 价 专 家 系 统
马 强 付 艳 茹 ，
（ ．浙江警官职业学院 安 防系， １ 浙江 杭 州 ３ ０ １ ；．浙江警 官职业学 院 基础部 ， １０ ８ ２ 浙江 杭州 ３０ １ ） １０ ８
５ ５
１ 卜 Ｓ模 糊 模 型 及 可 辨 识性
典 型 的 一 ｓ模 糊模 型 及其 可辨 识性是 基 于柯西 线性 模 糊模 型建 立起 来 并 予以简化 的。柯 西 线 性模 糊
模 ． 型 的后件 一般 形 为 Ｙ＝ｂ或 Ｙ＝ ＋ｂ 在 输 入 状态 下 ， ． ， 可对 语 言 变量 的所在 论 域 进 行 分类 划 分 。 因 Ｉ０ ／
的 。卜 Ｓ模糊 模型 是在柯 西 线性模 糊模 型 的基 础上 ， 区别地 处 理 结 构辨 识 和 参数 辨 识 ， 将结 构 的辨 有 即 识与参数的辨识分开来进行 ， 使模型选优的问题得 以简化 ， 有利于算法 的有效实现。但这种单纯地简化难 以 保证 系统模 型是 最优 的 ， 得在解 决 复杂模 糊 系统的有 效辨 识 问题 时仍会 产生许 多 困难 。例如 ， 使 传统 的教 学 评价 系统虽 直观 易操作 ， 它是 隶属 于行 为科学 范畴 的一种 刚性 系统 ， 以教师 为对象 的不 精确 推理 的模 糊 但 在 系统 中 ， 以有效 辨识 教学 质量 与评 价 指标 的 内在关 系 。虽 然有 关 ？一ｓ模 糊模 型 的有 效 辨识 性 问题 也 取 难 得 了相应 的研究 成果 。， 由 于 卜 ｓ模糊 模 型 的 辨识 过 程 相 对 复 杂 。一 定 程 度 上 限 制 了 自身 应 用 ， 。但 对
收 稿 日期 ：０ ７ １ ２０ ４—８
维普资讯
第 １ 期
马强 ， ： 等 基于 卜 Ｓ模 糊神 经 网络 的柔性 评价 专 家系统
Ｖ １３ Ｎ ． ｏ．０ ０１
Ｆ ｂ ２ ０ ｅ ．０ ８
２０ ０ ８年 ２月
文 章 编 号 ：６ ４０ ６ （０ ８ ０ — ５ －６ １７ － ２ ２０ ） １５ ４０ ２ ０
基 于
Ｓ模 糊 神 经 网 络 的 柔 性 评 价 专 家 系 统
马 强 付 艳 茹 ，
（ ．浙江警官职业学院 安 防系， １ 浙江 杭 州 ３ ０ １ ；．浙江警 官职业学 院 基础部 ， １０ ８ ２ 浙江 杭州 ３０ １ ） １０ ８
５ ５
１ 卜 Ｓ模 糊 模 型 及 可 辨 识性
典 型 的 一 ｓ模 糊模 型 及其 可辨 识性是 基 于柯西 线性 模 糊模 型建 立起 来 并 予以简化 的。柯 西 线 性模 糊
模 ． 型 的后件 一般 形 为 Ｙ＝ｂ或 Ｙ＝ ＋ｂ 在 输 入 状态 下 ， ． ， 可对 语 言 变量 的所在 论 域 进 行 分类 划 分 。 因 Ｉ０ ／
的 。卜 Ｓ模糊 模型 是在柯 西 线性模 糊模 型 的基 础上 ， 区别地 处 理 结 构辨 识 和 参数 辨 识 ， 将结 构 的辨 有 即 识与参数的辨识分开来进行 ， 使模型选优的问题得 以简化 ， 有利于算法 的有效实现。但这种单纯地简化难 以 保证 系统模 型是 最优 的 ， 得在解 决 复杂模 糊 系统的有 效辨 识 问题 时仍会 产生许 多 困难 。例如 ， 使 传统 的教 学 评价 系统虽 直观 易操作 ， 它是 隶属 于行 为科学 范畴 的一种 刚性 系统 ， 以教师 为对象 的不 精确 推理 的模 糊 但 在 系统 中 ， 以有效 辨识 教学 质量 与评 价 指标 的 内在关 系 。虽 然有 关 ？一ｓ模 糊模 型 的有 效 辨识 性 问题 也 取 难 得 了相应 的研究 成果 。， 由 于 卜 ｓ模糊 模 型 的 辨识 过 程 相 对 复 杂 。一 定 程 度 上 限 制 了 自身 应 用 ， 。但 对
基于T-S模型的烧结终点广义预测自适应控制
Ｋｅ ｏ ｄ ： ｕｎ ｎ ｈ ｏ ｇ ｏｎ （ ＴＰ）； ｋ ｇ ｇ ｎ ｕ ｚ ｄ ｌｇ ｎ ｒｌ ｅ ｒ ｄｃｉｅｃ ｎ ｒ ｌｆ ｚｙ ｙｗ ｒ ｓ ｂ ｒ ｉｇ ｔ ｒ ｕ ｈ ｐ ｉｔ Ｂ Ｔａ ａ ｉ Ｓｕ ｅ ｏ ｆ ｚｙ ｍｏ ｅ； ｅ ｅａｉ ｄ ｐ ｅ ｉｔｖ ｏ ｔｏ ｕ ｚ ｚ ｌ
ｏ ＴＰ ａ ｄ ｔ ｅｔ ｏ ｌｙ ｓ ｅ ｄ ｅ ｔ ｂ ｉｈ ｎ ｅ ｈ —Ｓ ｆ ｚ ｙ ｍｏ ｅ ｆＢＴＰ；ｈ ｎ ｄ ｓｇ ｅ ｈ ｅ ｅ ａ ｉｅ ｒ — ｆＢ ｎ ｈ ｒ ｌ ｐ ｅ ｓ ａ ｌ ｍｅ ｔ ｄ ｔ ｅＴ ｅ ｓ ｕ ｚ ｄ ｌ ｏ ｔ ｅ ， ｅ ｉ ｎ ｄ ｔ ｅｇ ｎ ｒ ｌ ｄ ｐ ｅ ｚ ｄ ｃ ｉｅ ｃ ｎ ｒ ｌ ｒ ｎ ｌ ａ ｄ ｄ ｔ ｅｆ ｚ ｙ ｃ ｍ ｐ ｎ ａ ｉｎ ｃ ｎ ｒ ｌ ｏ ａ ｈ ｅ ｅａ ａ ｔｖ ｏ ｔ ｏ ｆ ｉ ｔ ｏ ｔ ｏ ｌ ｉ ａ ｌ ｄ ｅ ｈ ｕ ｚ ｏ ｅ ｓ ｔ ｏ ｔｏ ｃ ｉｖ ｄ ｐ ｉｅ ｃ ｎ ｒ ｌ ｖ ｅｌ ｆ ｙ， ｏ ｔ ｏ ＢＴＰ ．Ｔｈ ｉｔ ｒ－ ｅｈｓｏ ｉ ｃ ｌｄ ｔ ｆａ ｓｎ ｅ ｉ ｇ ｐ ａ ｔｉ ｓ ｄ ｔ ｉ ｌｔ ｈ ｓ ｍｅ ｈ ｄ， ｉ ｌ ｔ ｎ ｒ ｓ ｌ ｈ ｗ ｈ ｔｔ ｉ ｔ ｏ ｔ ｉ ｈ ａ ａ ａ ｏ ｉ ｔ ｒｎ ｌ ｎ ｓｕ ｅ ｏ ｓｍｕ ａ ｅｔ ｉ ｔ ｏ ｓｍｕ ａ ｉ ｅ ｕ ｔ ｓ ｏ ｔ ａ ｈ ｓｍｅ ｈ ｄ ｗｉｈ ｈ ｇ ｏ ｓ ｒ ｃ ｇ ｉｉｎ ａ ｃ ｒ ｃ ， ｍａ ｌ ｖ ｒ ｈ ｏ ， ｏ ｔｏ ｉ ｓ ｓ ｏ ｔ ｔ ｉ ｍｅ ｈ ｄ ｉ ｅｆ ｃ ｉ ｅ ｅ ｏ ｎ ｔｏ ｃ ｕ ａ ｙ ｓ ｌ ｏ ｅ ｓ ｏ ｔ ｃ ｎ ｒ ｌｔｍｅ ｉ ｈ ｒ ， ｈ ｓ ｔ ｏ ｓ ｆｅ ｔｖ ．
基于模型的自适应控制研究
基于模型的自适应控制研究一、引言近年来，随着自动化技术的快速发展，越来越多的控制系统应用了自适应控制技术，以提高控制系统的鲁棒性、可靠性和鲁棒性。
在自适应控制技术中，基于模型的自适应控制方法是一种常见且有效的方法。
本文将系统性地介绍基于模型的自适应控制技术及其应用。
二、基于模型的自适应控制基于模型的自适应控制是指通过构建系统模型并利用该模型来实现自适应控制的过程。
在实际控制系统中，通常会利用某些已知的过程模型来描述控制对象的动态行为。
根据模型的具体形式不同，基于模型的自适应控制方法可以分为两类：基于线性模型的自适应控制和基于非线性模型的自适应控制。
1、基于线性模型的自适应控制基于线性模型的自适应控制方法假设控制对象具有线性动态特性，即其输入和输出之间存在线性关系。
通常，会通过对控制对象进行系统辨识，获得系统的线性模型，并利用该模型来设计自适应控制器。
基于线性模型的自适应控制方法通常采用参数估计技术来实现自适应。
在控制过程中，控制器会根据在过程中观测到的输出值和参考信号之间的误差来调整系统的参数，以实现对系统的自适应控制。
基于线性模型的自适应控制方法有很好的可行性和可预测性，但对于非线性系统来说效果有限。
2、基于非线性模型的自适应控制基于非线性模型的自适应控制方法假设控制对象具有非线性动态特性，即其输入和输出之间存在非线性关系。
通常，这种方法会通过建立控制对象的非线性模型，并利用该模型来设计自适应控制器。
基于非线性模型的自适应控制方法通常采用神经网络、模糊逻辑等技术来实现自适应。
在控制过程中，控制器会通过监测控制对象的输出和参考信号之间的误差，对系统的参数进行调整。
基于非线性模型的自适应控制方法可以更好地应对非线性系统，但对于参数的选择和学习过程要求更高，且容易出现过拟合等问题。
三、基于模型的自适应控制的应用基于模型的自适应控制方法在工业控制、机器人控制、汽车控制等领域得到了广泛的应用。
在工业控制中，基于模型的自适应控制方法可以提高控制对象的鲁棒性和可靠性。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
ｆ ｚ ｙ ｍ ｏｄ ｌｗ ｅ ｅｉ ｅ ｉｉｄ ｏ ｉ ｉ ｇ ｔ ｅ ｗｅｇｈｔ ｄ ｒ ｃ ｓｖｅｌａｓ ｑ ｒ ｓ ｍ ｅ ｈ ． Ｔ ｈ ｄｅ ｔｆｅ ａｒ ｍ ｅ ｅ ｓｏ ｕｚ ｙ ｍ ｏ ｌ ｕ ｚ ｅ ｒ ｄ ｎｔｆｅ ｎｌ ｎｅ ｕｓｎ ｈ ｉ ｅ ｅ ｕｒ ｉ ｅ ｔｓ ｕａ ｅ ｔ ｏｄ ｅ ｉ ｎ ｉｉｄ ｐ ａ ｔ ｒ ｆｆ ｚ ｄｅ
第３卷 第 １ ２ 期
２１ ０ ２年 ３月
辽
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ宁
石
油
化
工
大
学
学
报
Ｖ０１ ．３２ Ｎ ｏ．１
Ｍ ａ． ２ ２ ｒ Ｏｌ
Ｊ ０ＵＲＮＡＬ ０Ｆ ＬＩ Ａ０ＮＩ ＨＩ ＮＧ Ｓ ＨＵＡ ＵＮＩ ＲＳ ＴＹ ＶＥ Ｉ
文 章 编 号 ：６ ２ ９ ２ ２１ ）１ 。７ 一Ｏ １７ —６ ５ （０ ２Ｏ 一 ０ ８ ６
Ｄｉｅ ｔＡ ｄ ｐ ｉ ｅＰｒ ｄ ｃ ｉ ｅ Ｃｏ ｔ ｏ ｓ ｄ ｏ — Ｓ Ｆｕ ｚ ｏ ｅ ｒ ｃ ａ ｔｖ ｅ ｉｔｖ ｎ ｒ ｌＢａ ｅ ｎ Ｔ ｚ ｙＭ ｄ ｌ
Ｍ Ａ — ｎａ。ＳＵ ｅ － ｌ Ｌｉ Ｃｈ ｎｇ－ ｉ
（ ｃ ｏ ｌ ｆ Ｉｆ ｒ ｔ ｎａ ｄ Ｃ ｎ ｒｌ ｎ ｉ ｅｒｎ Ｓ ｈ ｏ ｎ ｏ ｍａ ｉ ｎ ｏ ｔ ｇ ｎ ｅ ｉｇ，Ｌ ａ ｎｎ ｈｈ ａ Ｕ ｉｅ ｓ ｙ， ｕ ｈ ｎＬ ａ ｎ ｎ １ ０ １ Ｐ． Ｃ ｉａ ｏ ｏ ｏＥ ｉｏ ｉｇ Ｓ ｉ ｕ ｎｖ ｒｉ Ｆ ｓ ｕ ｉｏ ｉｇ １ ３ ０ ， Ｒ． ｈ ｎ ） ｔ
ｔ ｅ ｏｖ ｈ ｗｏ ｍａｏ ｒ ｂｅ ｓ ｏｒｓ ｌｅｔ ｅｔ ｊ ｒｐｏ ｌｍ ，ｍｏ ｅｉｇａ ｄｏ ｔ ｚ ｔ ｎ ｎ ｒ ｖｄ ｕ ｒｎ ｅ ｏ ｉｈ ｐ ｅｉｉｎｃ ｎ ｒ ｌ ｆｎ ｎｉｅ ｒ ｄ ｌ ｎ ｐ ｉ ａｉ ，ａ ｄｐ ｏ ｉｅａｇ ａａ ｔｅｆ ｒｈｇ — ｒ ｃｓｏ ｏ ｔｏ ｏ ｌ ａ ｎ ｍｉ ｏ ｏ ｎ
ｗｅ ｅ ｕ ｅ Ｏ ｄ ｒ ｃ ｌ ｅ ｅｖ ｈ ｄ ｌ ｒ ｄ ｃ ｅ ｕ ｐ ｔｗｉ ｉｅ ｔｉｅ ａ ｉ ｅｆ ｒｔ ｅ Ｔ— Ｓ ｍｏ ｅ ．Ｔｈ ｌ ｏ ｉｈ ｉ ｏ ｄ ｗａ ｒ ｓ ｄ ｔ ｉｅ ｔ ｒ ｃ ｉｅ ｔ ｅ ｍｏ ｅ ｐ ｅ ｉ ｔｄ ｏ ｔ ｕ ｔ ｄ ｒ ｃ ｒ ｔ ｏ ｈ ｙ ｈ ｔ ｖ ｄ１ ｅａ ｇ ｒ ｍ ｓａ ｇ ｏ ｙ ｔ
Ｋｅ ｒ ｓ Ｎｏ ｌ ｅ ｒ ｓ ｓ ｅ ；Ｔ— Ｓ ｆ ｚ ｙ ｍｏ ｅ ；Ｐ ｅ ｉｔ ｅ ｃ ｎ ｒ ｌ ｙ ｗｏ ｄ ： ｎｉ ａ ｙ ｔｍ ｎ ｕ ｚ ｄ ｌ ｒ ｄ ｃ ｉ ｏ ｔ ｏ ；Ａｄ ｐ ｉ ｅ ｃ ｎ ｒ ｌ ｖ ａ ｔ ｏ ｔ ｏ ｖ
＊Ｃ ｒｅ ｐ ｎ ｉｇ ａ ｔｏ ．Ｔｅ．： － ６ １ ８ ８ ２ ６ ８；ｅ ｍａｌｓ ｌ ｎ ＠ ｓ ａ ｃ ｒ ｏ ｒ ｓ ０ ｄｎ ｕ ｈ ｒ １ ４８— ５９３８４ － ｉ：ｃｗｉｄ ｉ ． ｏ ｎ ｎ
ｓ ｓ ｅ ｓ Ｓｉ ｕ ａ ｉ ｅ ｕｌ ｈｏ ｓ ｔ ｈｅ ｐｒ ｏｓ ｄ ａｇ ｉｈｍ ｓ ａ ｆｅ ｔｖｅｃ ｔ ｏ ｔ ａ ｅ ｙ ｗｉｈ ｘｃ ｌｅ ｒ ｃｎｇ ａ ｌｔ ． ｙ ｔ ｍ ． ｍ ｌ ｔｏｎ ｒ ｓ ｔ ｓ ｗ ｈａｔｔ ｏｐ ｅ ｌ ｏｒｔ ｉ ｎ ｅ ｆ ｃ ｉ ｏｎ ｒ ｌｓｒ ｔ ｇ ｔ ｅ ｅｌｎｔｔａ ｉ ｂｉｉｙ
基 于 Ｔ—Ｓ模 糊 模 型 的直 接 自适 应 预测 控 制
马俪 娜 ，苏 成利
（ 宁 石 油 化 工 大 学 信 息 与 控 制 工程 学 院 ， 宁 抚顺 １ ３ ０ ） 辽 辽 １０ １
摘
要 ： 提 出 一种 基 于 Ｔ— ｓ模 糊模 型 的 直接 自适应 预 测 控 制 算 法 。该 算 法 利 用 加权 递 推 最 小二 乘 法 在 线 辨
Ｒｅ ｅ ｖ ｄ ２ Ｓ ｐ ｅ ｅ ０ １ ｅ ｉｅ ９ Ｏｃ ｏ ｅ ０ １ ｃ ｅ ｅ ０ Ｎ ｏ ｅ ｅ ０ １ ｃ ｉ ｅ ｅ ｔ ｍｂ ｒ ２ １ ；ｒ ｖ ｓｄ ２ ｔ ｂ ｒ ２ １ ；ａ ｃ ｐｔｄ １ ｖ ｍｂ ｒ ２ １
Ａ ｓｒ ｃ ： Ａ ｉｅ ｔａ ａ ｔ ｅ ｐ ｅ ｉｔ ｅ ｃ ｎ ｒ ｌ ａ ｅ ｎ Ｔ— Ｓ ｆ ｚ ｙ ｍｏ ｅ ｓ ｐ ｏ ｏ ｅ ． Ｔｈ ｔｕ ｔ ｒ ａ ａ ｔ ｒ ｆＴ — Ｓ ｂ ｔａ ｔ ｄ ｒ ｃ ｄ ｐ ｉ ｒ ｄ ｃ ｉ ｏ ｔｏ ｓ ｄ ｏ ｖ ｖ ｈ ｕ ｚ ｄ ｌｗａ ｒ ｐ ｓ ｄ ｅ ｓ ｒ ｃ ｕ ｅ ｐ ｒ ｍｅ ｅ ｓ ｏ
识 Ｔ ｓ模 糊 模 型 的后 件 参 数 。 用 已经辨 识 好 的参 数 ， 行 直 接 迭 代 计 算 ， 接 得 到 模 型 的预 测 输 出 。此 算 法 很 好 — 进 直
地 解 决 了非 线 性 预 测 控 制 中 ， 建模 与优 化 两 大 难 题 ， 非 线 性 系统 的 高 精 度 控 制 提 供 了保 证 。 计 算 机 仿 真 表 明 ， 为 该 算 法具 有 较 好 的 跟 踪 性 能 。
关 键 词 ： 非 线性 系统 ； Ｔ— Ｓ模 糊 模 型 ； 预 测 控 制 ； 自适 应控 制
中 图分 类 号 ：Ｔ ２ ３ Ｐ ７
文献 标 识 码 ： Ａ
ｄ ｉ１ ． ６６ ｊｉ ｎ １ ７ — ６ ５． ０ ２ Ｏ ． ２ ｏ：０ ３ ９ ／． ｓ ． ６２ ９ ２ ２ １． １０ ０ ｓ
近年来 ， 们广 泛关注 预测 控制并 将其应 用 于实践 口 ， 对 于很 多强 非 线性 的工业 过 程 而言 ， 统 的线 人 ］但 传 性 预测控 制很难 达到 要求 ， 因而 出现 了非线性 预测 控制 。然 而随着 非线性 预测控 制 的发展 ， 也产 生 了如何建 立非 线性 预测模 型及 如何解 决非 线性优 化两 大难题 。由于模 糊 模 型本 质上 是一 种 非线 性 模 型 ， 于表 达复 易 杂 系统 的动态特 性 ， 并可 以任意精 度 的逼 近非线性 系统 ， 因此 ， 把模 糊模 型作 为 非线 性 预测 模 型 的模 糊 预测
第３卷 第 １ ２ 期
２１ ０ ２年 ３月
辽
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ宁
石
油
化
工
大
学
学
报
Ｖ０１ ．３２ Ｎ ｏ．１
Ｍ ａ． ２ ２ ｒ Ｏｌ
Ｊ ０ＵＲＮＡＬ ０Ｆ ＬＩ Ａ０ＮＩ ＨＩ ＮＧ Ｓ ＨＵＡ ＵＮＩ ＲＳ ＴＹ ＶＥ Ｉ
文 章 编 号 ：６ ２ ９ ２ ２１ ）１ 。７ 一Ｏ １７ —６ ５ （０ ２Ｏ 一 ０ ８ ６
Ｄｉｅ ｔＡ ｄ ｐ ｉ ｅＰｒ ｄ ｃ ｉ ｅ Ｃｏ ｔ ｏ ｓ ｄ ｏ — Ｓ Ｆｕ ｚ ｏ ｅ ｒ ｃ ａ ｔｖ ｅ ｉｔｖ ｎ ｒ ｌＢａ ｅ ｎ Ｔ ｚ ｙＭ ｄ ｌ
Ｍ Ａ — ｎａ。ＳＵ ｅ － ｌ Ｌｉ Ｃｈ ｎｇ－ ｉ
（ ｃ ｏ ｌ ｆ Ｉｆ ｒ ｔ ｎａ ｄ Ｃ ｎ ｒｌ ｎ ｉ ｅｒｎ Ｓ ｈ ｏ ｎ ｏ ｍａ ｉ ｎ ｏ ｔ ｇ ｎ ｅ ｉｇ，Ｌ ａ ｎｎ ｈｈ ａ Ｕ ｉｅ ｓ ｙ， ｕ ｈ ｎＬ ａ ｎ ｎ １ ０ １ Ｐ． Ｃ ｉａ ｏ ｏ ｏＥ ｉｏ ｉｇ Ｓ ｉ ｕ ｎｖ ｒｉ Ｆ ｓ ｕ ｉｏ ｉｇ １ ３ ０ ， Ｒ． ｈ ｎ ） ｔ
ｔ ｅ ｏｖ ｈ ｗｏ ｍａｏ ｒ ｂｅ ｓ ｏｒｓ ｌｅｔ ｅｔ ｊ ｒｐｏ ｌｍ ，ｍｏ ｅｉｇａ ｄｏ ｔ ｚ ｔ ｎ ｎ ｒ ｖｄ ｕ ｒｎ ｅ ｏ ｉｈ ｐ ｅｉｉｎｃ ｎ ｒ ｌ ｆｎ ｎｉｅ ｒ ｄ ｌ ｎ ｐ ｉ ａｉ ，ａ ｄｐ ｏ ｉｅａｇ ａａ ｔｅｆ ｒｈｇ — ｒ ｃｓｏ ｏ ｔｏ ｏ ｌ ａ ｎ ｍｉ ｏ ｏ ｎ
ｗｅ ｅ ｕ ｅ Ｏ ｄ ｒ ｃ ｌ ｅ ｅｖ ｈ ｄ ｌ ｒ ｄ ｃ ｅ ｕ ｐ ｔｗｉ ｉｅ ｔｉｅ ａ ｉ ｅｆ ｒｔ ｅ Ｔ— Ｓ ｍｏ ｅ ．Ｔｈ ｌ ｏ ｉｈ ｉ ｏ ｄ ｗａ ｒ ｓ ｄ ｔ ｉｅ ｔ ｒ ｃ ｉｅ ｔ ｅ ｍｏ ｅ ｐ ｅ ｉ ｔｄ ｏ ｔ ｕ ｔ ｄ ｒ ｃ ｒ ｔ ｏ ｈ ｙ ｈ ｔ ｖ ｄ１ ｅａ ｇ ｒ ｍ ｓａ ｇ ｏ ｙ ｔ
Ｋｅ ｒ ｓ Ｎｏ ｌ ｅ ｒ ｓ ｓ ｅ ；Ｔ— Ｓ ｆ ｚ ｙ ｍｏ ｅ ；Ｐ ｅ ｉｔ ｅ ｃ ｎ ｒ ｌ ｙ ｗｏ ｄ ： ｎｉ ａ ｙ ｔｍ ｎ ｕ ｚ ｄ ｌ ｒ ｄ ｃ ｉ ｏ ｔ ｏ ；Ａｄ ｐ ｉ ｅ ｃ ｎ ｒ ｌ ｖ ａ ｔ ｏ ｔ ｏ ｖ
＊Ｃ ｒｅ ｐ ｎ ｉｇ ａ ｔｏ ．Ｔｅ．： － ６ １ ８ ８ ２ ６ ８；ｅ ｍａｌｓ ｌ ｎ ＠ ｓ ａ ｃ ｒ ｏ ｒ ｓ ０ ｄｎ ｕ ｈ ｒ １ ４８— ５９３８４ － ｉ：ｃｗｉｄ ｉ ． ｏ ｎ ｎ
ｓ ｓ ｅ ｓ Ｓｉ ｕ ａ ｉ ｅ ｕｌ ｈｏ ｓ ｔ ｈｅ ｐｒ ｏｓ ｄ ａｇ ｉｈｍ ｓ ａ ｆｅ ｔｖｅｃ ｔ ｏ ｔ ａ ｅ ｙ ｗｉｈ ｘｃ ｌｅ ｒ ｃｎｇ ａ ｌｔ ． ｙ ｔ ｍ ． ｍ ｌ ｔｏｎ ｒ ｓ ｔ ｓ ｗ ｈａｔｔ ｏｐ ｅ ｌ ｏｒｔ ｉ ｎ ｅ ｆ ｃ ｉ ｏｎ ｒ ｌｓｒ ｔ ｇ ｔ ｅ ｅｌｎｔｔａ ｉ ｂｉｉｙ
基 于 Ｔ—Ｓ模 糊 模 型 的直 接 自适 应 预测 控 制
马俪 娜 ，苏 成利
（ 宁 石 油 化 工 大 学 信 息 与 控 制 工程 学 院 ， 宁 抚顺 １ ３ ０ ） 辽 辽 １０ １
摘
要 ： 提 出 一种 基 于 Ｔ— ｓ模 糊模 型 的 直接 自适应 预 测 控 制 算 法 。该 算 法 利 用 加权 递 推 最 小二 乘 法 在 线 辨
Ｒｅ ｅ ｖ ｄ ２ Ｓ ｐ ｅ ｅ ０ １ ｅ ｉｅ ９ Ｏｃ ｏ ｅ ０ １ ｃ ｅ ｅ ０ Ｎ ｏ ｅ ｅ ０ １ ｃ ｉ ｅ ｅ ｔ ｍｂ ｒ ２ １ ；ｒ ｖ ｓｄ ２ ｔ ｂ ｒ ２ １ ；ａ ｃ ｐｔｄ １ ｖ ｍｂ ｒ ２ １
Ａ ｓｒ ｃ ： Ａ ｉｅ ｔａ ａ ｔ ｅ ｐ ｅ ｉｔ ｅ ｃ ｎ ｒ ｌ ａ ｅ ｎ Ｔ— Ｓ ｆ ｚ ｙ ｍｏ ｅ ｓ ｐ ｏ ｏ ｅ ． Ｔｈ ｔｕ ｔ ｒ ａ ａ ｔ ｒ ｆＴ — Ｓ ｂ ｔａ ｔ ｄ ｒ ｃ ｄ ｐ ｉ ｒ ｄ ｃ ｉ ｏ ｔｏ ｓ ｄ ｏ ｖ ｖ ｈ ｕ ｚ ｄ ｌｗａ ｒ ｐ ｓ ｄ ｅ ｓ ｒ ｃ ｕ ｅ ｐ ｒ ｍｅ ｅ ｓ ｏ
识 Ｔ ｓ模 糊 模 型 的后 件 参 数 。 用 已经辨 识 好 的参 数 ， 行 直 接 迭 代 计 算 ， 接 得 到 模 型 的预 测 输 出 。此 算 法 很 好 — 进 直
地 解 决 了非 线 性 预 测 控 制 中 ， 建模 与优 化 两 大 难 题 ， 非 线 性 系统 的 高 精 度 控 制 提 供 了保 证 。 计 算 机 仿 真 表 明 ， 为 该 算 法具 有 较 好 的 跟 踪 性 能 。
关 键 词 ： 非 线性 系统 ； Ｔ— Ｓ模 糊 模 型 ； 预 测 控 制 ； 自适 应控 制
中 图分 类 号 ：Ｔ ２ ３ Ｐ ７
文献 标 识 码 ： Ａ
ｄ ｉ１ ． ６６ ｊｉ ｎ １ ７ — ６ ５． ０ ２ Ｏ ． ２ ｏ：０ ３ ９ ／． ｓ ． ６２ ９ ２ ２ １． １０ ０ ｓ
近年来 ， 们广 泛关注 预测 控制并 将其应 用 于实践 口 ， 对 于很 多强 非 线性 的工业 过 程 而言 ， 统 的线 人 ］但 传 性 预测控 制很难 达到 要求 ， 因而 出现 了非线性 预测 控制 。然 而随着 非线性 预测控 制 的发展 ， 也产 生 了如何建 立非 线性 预测模 型及 如何解 决非 线性优 化两 大难题 。由于模 糊 模 型本 质上 是一 种 非线 性 模 型 ， 于表 达复 易 杂 系统 的动态特 性 ， 并可 以任意精 度 的逼 近非线性 系统 ， 因此 ， 把模 糊模 型作 为 非线 性 预测 模 型 的模 糊 预测