其中表示模糊算法;表示过程的有限离散输出空间;表示过程

1、第6章 模糊系统辨识与模糊自适应控制6.1模糊系统辨识的建模方法建立被控对象模型的方法一般有三种：1. 基于机理的建模；2. 基于试验的建模；3. 基于系统辨识的建模。Zadeh于1962年曾给出系统辨识的定义：系统辨识是在对输入和输出观测的基础上，在指定的一类系统中，确定一个与被识别的系统等价的系统。6.2基于模糊系统模型的模糊系统辨识1. 模糊关系模型的概念一个模糊关系模型可以表示为：M A,Y,U,F其中A表示模糊算法；Y表示过程的有限离散输出空间；U表示过程的有限离散 输入空间；F表示过程的有限离散输入输出空间中所定义的所有基本模糊子集的 集合。所谓模糊模型是描述系统特性的一组模糊条件

2、语句，其形式如：if u(tk)二 A or B and y(t-l)二 C or D then y(t)二 E2. 模糊关系模型的品质指标(1) 规则数：不宜太多，否则太复杂；也不宜太少，否则精度低。(2) p2 F'Ty(t)-?(t)2，L为测量次数，?(t)为对t时刻输出的估计值。3. 建模方法(1)确定输入输出空间，选择模糊变量； 确定模型结构 U(t-k), y(t-1), y(t) 1；(3) 建立模糊关系模型，即获得一组模糊条件语句6.3自适应模糊系统预测自适应模糊预测模型对预报值?(t)与实际值y(t)比较得到误差 e(t)二y(t)-?(t)，根据此误差对预测表进行

3、修正，从而提高预测精度。举例，见教材301306页。“基于T-S模型的模糊系统辨识T-S模型是基于语言规则描述的，第i条规则的形式为：R1 : if xi is Ai, X2 is a2, Xm is Am, then y" = P0 P；xiFkXm易见输出为一线性函数：“nn?=送 Giyi g"i dimGMl Ai X0I其中？为输出的估计值，G"为第i条规则的真值，6.4模型参考自适应模糊控制原理1. 适应、组织和学习的基本概念适应：依外部条件变化而变化，使其保持某种特性不变。自适应指自己去主 动适应环境的变化， “自”字有自己、自动的双重意思。组织：组

4、织是系统学中的一个概念， 一个社会有各种组织， 组织之间又有各 种联系和关系，分级等。学习：学习是一种认知活动，学会不懂的知识，掌握某种技能等。自学习指 没有老师指导下，依靠自己的学习方式。上述三个概念之间既有联系又有区别， 一般说来要想适应就得要学习， 要想 更好地学习就需要组织。2. 自适应控制基本概念自适应的概念源于 20 世纪 50 年代航空航天中的飞机、火箭姿态控制问题。 由于空中环境和飞行中的特性变化， 经典控制仅能满足简单的飞行条件， 在飞行 条件变化的情况下， 调节控制器参数给不出满意的特性。 于是提出需要设计一种 更复杂的控制器，它能自动地使自己适应被控过程的变化特性。自适应控制器要同时具备两种功能：一是根据被控过程的运行状态给出合适的控制量，即控制功能。二是根据给出控制量的控制效果， 对控制器的控制决策进一步改进， 以获得 更好的控制效果即学习功能。自适应控制器的结构： 反馈控制回路实现控制功能； 自适应机构回路实现学 习功能。因此自适应控制器通常包含两个反馈回路。3. 自适应控制的两种主要形式(1) 模型参考自适应控制(2) 自校正控制4. 自适应递阶模糊控制(1) 问题的提出当一个规则中有 n 个系统变量和模糊集合中含有 有 mn 个不同规则。规则数和变量数成指数关系增长。(2) 递阶模糊控制规则m 个元素时， 规则的全集般说来把最重要的