基于C-R模糊模型的非線性系統(tǒng)建模與控制算法研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、本課題在參閱大量國內外文獻的基礎上，研究了基于C-R模糊模型的非線性系統(tǒng)建模與控制問題：首先研究了非線性系統(tǒng)C-R模糊模型的結構及辨識算法，包括模糊輸入空間模式分類算法(FISCA)和模糊輸出空間模式分類算法(FOSCA)，然后針對實際應用中這兩種算法初值選取帶有盲目性，改變初值選取對象，使初值選在工作點附近，具有一定的實際意義。同時在分析的基礎上改變算法的停止判斷條件，減少判斷次數(shù)，節(jié)省了運算時間。 針對非線性系統(tǒng)預測控制中存

2、在的非線性系統(tǒng)建模和求解非線性滾動優(yōu)化問題，應用C-R模型對非線性系統(tǒng)建模，得到系統(tǒng)的C-R模型，并且把模糊輸入空間模式分類算法(FISCA)嵌入到廣義預測控制(GPC)算法中，提出了一種新的非線性系統(tǒng)的預測控制算法：CR-GPC。 針對非線性系統(tǒng)應用PID控制的局限性，將C-R模糊模型轉換成一個形式上與階躍響應模型相似的結構，這里稱之為C-R模糊階躍模型。然后，用PID控制算法，求解基于C-R模糊模型的非線性系統(tǒng)PID控制問題

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