【摘 要】
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现代控制系统往往存在随机的时间滞后、不确定的系统参数、以及网络传输延时和丢包等问题,建立复杂系统全局模型十分困难。多模型方法可在一定程度上克服上述问题。本文主要
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现代控制系统往往存在随机的时间滞后、不确定的系统参数、以及网络传输延时和丢包等问题,建立复杂系统全局模型十分困难。多模型方法可在一定程度上克服上述问题。本文主要的研究内容如下: 1、T-S多模型的建模。首先,通过自组织方法对输入空间进行在线划分,并在线优化子空间的形状和分布,然后根据误差准则判断是否生成新子空间。最后,通过RLS在线辨识子模型参数。 2、聚类划分。对FCM的输入进行特征加权得到WFCM算法,利用FCM递推算法在线调整聚类的中心,在PCM的目标函数中引入划分熵,使其对噪声鲁棒。 3、LSSVM回归。利用矢量基准则稀疏化样本集,根据Lagrange乘子大小对样本进行加权得到了加权LSSVM算法,推导了LSSVM的递推形式用于在线建模。 4、T-S模糊系统的稳定性分析。考虑输入是全交叠划分,已知激励强度或其乘积的上界,及采用阶梯形隶属度函数的情形下,引入一些辅助矩阵变量或方程后,运用LMI方法讨论系统稳定性。
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