【摘 要】
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针对非线性系统,提出了基于遗传算法的模糊预测控制,解决T-S模糊模型的隶属函数不具有自适应性且模糊规则的确定具有复杂性和很大程度上的人为主观性,将非线性系统建立广义T-S模糊模型,并借助遗传算法得到一个次优的广义T-S模糊系统模型,然后在每一个采样点对系统进行局部动态线性化,根据得到的系统线性化模型对系统采取广义预测控制(GPC)方法得到当前的控制动作.仿真结果表明该方法的有效性.
【出 处】
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全国第13届计算机辅助设计与图形学学术会议暨全国第16届计算机科学与技术应用学术会议
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针对非线性系统,提出了基于遗传算法的模糊预测控制,解决T-S模糊模型的隶属函数不具有自适应性且模糊规则的确定具有复杂性和很大程度上的人为主观性,将非线性系统建立广义T-S模糊模型,并借助遗传算法得到一个次优的广义T-S模糊系统模型,然后在每一个采样点对系统进行局部动态线性化,根据得到的系统线性化模型对系统采取广义预测控制(GPC)方法得到当前的控制动作.仿真结果表明该方法的有效性.
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