【摘 要】
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针对一类生产中存在严重非线性的复杂工业过程——p H中和过程,基于客观聚类思想,并结合Gustafson-Kessel聚类,提出一种新的T-S模糊建模方法。根据用户对建模性能的满意度要
【机 构】
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天津工业大学电气工程与自动化学院,天津工业大学电工电能新技术天津市重点实验室,天津大学微光机电系统技术教育部重点实验室,天津大学电气与自动化工程学院
【基金项目】
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天津大学微光机电系统技术教育部重点实验室开放课题基金“基于视觉的小型无人机跟踪系统研究”(MOMST2016-4)
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针对一类生产中存在严重非线性的复杂工业过程——p H中和过程,基于客观聚类思想,并结合Gustafson-Kessel聚类,提出一种新的T-S模糊建模方法。根据用户对建模性能的满意度要求,通过迭代模糊聚类,进行模型前提结构和参数的辨识。仿真结果表明,与传统的模糊聚类等方法相比,该方法不依赖于系统的先验知识和预先定义的模糊隶属度函数,具有较为精简的结构和更好的逼近性能,对数据中的噪声具有一定的鲁棒性。
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