【摘 要】
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传统的T-S模型辨识方法,先进行前件模糊子集划分再使用优化算法来确定规则后件参数,经常会陷入局部极值点,无法建立全局意义上的最优模型。针对这一问题,设计了一种基于标准P
【机 构】
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南京工业大学电气工程与控制科学学院
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2018YFC0808500)
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传统的T-S模型辨识方法,先进行前件模糊子集划分再使用优化算法来确定规则后件参数,经常会陷入局部极值点,无法建立全局意义上的最优模型。针对这一问题,设计了一种基于标准PSO的T-S模型辨识算法,将T-S模型的结构参数和规则后件参数编码为PSO粒子的位置向量,并进行同时优化。仿真数据表明,相较于传统的T-S模型辨识方法,该方法能够提高全局最优的搜索能力,并且所建模型的辨识精度更高。
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