【摘 要】
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论文基于计算智能技术,研究了高维非线性系统、输入/出含不确定性的高维非线性系统及输入未知的信号线性混叠系统三类复杂系统的建模问题和一类高阶非线性系统的模糊切换控制
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论文基于计算智能技术,研究了高维非线性系统、输入/出含不确定性的高维非线性系统及输入未知的信号线性混叠系统三类复杂系统的建模问题和一类高阶非线性系统的模糊切换控制器设计问题.其中,对高维非线性系统和输入/出含不确定性的高维非线性系统的建模问题主要讨论模糊建模中T-S模糊模型的建模方法.论文工作主要包括以下几个方面:该文在分析了ANFIS、模糊聚类、基本模糊树等三种T-S模糊模型建模方法在解决这一问题上的能力以后,基于二叉树结构,提出两种T-S模糊模型建模方法:混合模糊树(HFT)建模方法和参数优化模糊树(POFT)建模方法.2.论文以POFT方法为基础,分别采用鲁棒最小二乘方法和结构鲁棒最小二乘方法,提出了两种T-S型模糊模型建模方法,即数据含非结构不确定性的鲁棒模糊树建模方法和数据含结构不确定性的鲁棒模糊树建模方法.这两种建模方法计算量小,建模精度高,建模精度对输入维数和不确定性不敏感,故为数据含不确定性的高维非线性系统建模提供了一条可行的途径.3.论文在鲁棒H-J算法的基础上,提出了方差归一化方法和两种基于GA的盲信号分离方法——进化盲分离算法Ⅰ和进化盲分离算法Ⅱ.4.针对一类非线性定常系统的模糊切换控制器设计,论文基于第三章中POFT建模方法,提出了对工作空间自适应划分、建立POFT模糊状态方程模型并设计模糊切换控制器的方法.综上,该文采用了计算智能技术,特别是模糊系统、遗传算法对三类复杂系统建模问题和一类复杂系统控制问题进行了研究,这些研究主要着重于建模的方法和算法的探讨,所有方法都进行了仿真.
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