基于满意度的T-S模糊建模方法及应用

摘要

针对复杂的非线性系统,提出一种基于满意度的T-S模糊建模方法。利用采样数据集,通过模糊聚类的方法初始化模型参数,并用后向传播算法进行离线学习,辨识出被控对象T-S模糊模型的前件参数；引入系统品质满意度的概念,通过在线调整递推最小二乘法的遗忘因子,对实时采集的新信息进行在线学习,辨识出模型规则的后件参数,提高了模型精度和辨识的速度。将提出的算法应用于机车制动控制系统,试验结果表明了该方法的有效性。