智能控制理论及应用 课件 第5章 T-S模糊控制系统_第1页
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文档简介

5.1T-S模糊模型/01T.TakagiandM.Sugeno,"Fuzzyidentificationofsystemsanditsapplicationstomodelingandcontrol,"in

IEEETransactionsonSystems,Man,andCybernetics,vol.SMC-15,no.1,pp.116-132,1985.T-S模糊模型的提出1985年，日本学者Takagi和Sugeno提出T-SController第5章5.1T-S模糊模型当为线性多项式时，称为一阶T-S模糊模型，如

当为常数时，称为零阶T-S模糊模型；T-S模糊模型也可以是其他非线性函数。第5章5.1T-S模糊模型例5.1(p93)第5章5.1T-S模糊模型例5.2T-S模糊控制器中，需要确定的量有哪些？第5章5.1T-S模糊模型5.2Mamdani与T-S模糊控制器/02两种模糊系统对比Mamdani型模糊控制器规则结论：输出变量的模糊集合符合人们的思维和语言表达习惯T-S型模糊控制器规则结论：各输入条件的函数计算简单，更通用convertToSugeno第5章5.2Mamdani与T-S模糊控制器5.3T-S模糊模型的辨识/03T-S模糊模型的建立第5章5.3T-S模糊模型的辨识T-S模型的辨识方法–FCRM（Fuzzyc-RegressionModel）聚类Step1：采集获取输入输出样本数据Step2：设置规则数量

cStep3：运行FCRM聚类算法，将输入输出数据聚集成c个线性函数簇，详细实现见PartA；Step4：建立T-S模糊规则，详细实现见PartB。第5章5.3T-S模糊模型的辨识T-S模型的辨识方法–FCRM（Fuzzyc-RegressionModel）聚类第5章5.3T-S模糊模型的辨识T-S模型的辨识方法–FCRM（Fuzzyc-RegressionModel）聚类第5章5.3T-S模糊模型的辨识T-S模型的辨识方法–FCRM（Fuzzyc-RegressionModel）聚类第5章5.3T-S模糊模型的辨识T-S模型的辨识方法–FCRM（Fuzzyc-RegressionModel）聚类第5章5.3T-S模糊模型的辨识5.4基于T-S模糊模型的控制器设计/04基于T-S模糊模型的控制器设计第5章5.4基于T-

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