Структурная идентификация нечеткой модели
Ключевые слова:
идентификация, нелинейная система, T-S нечеткая модельАннотация
Цель данной работы заключается в рассмотрении математического инструментария для построения моделей нелинейных систем по вход-выходным данным. Фазовая плоскость системы разбивается на подобласти, с каждой из которых связана линейная модель. Каждая линейная модель представлена в форме пространства состояний. Для идентификации выбранных параметров линейных систем используется метод наименьших квадратов. Для получения общего выхода нелинейной системы используется нечеткое представление. Предлагаемая методология проверена на цифровых примерах.
Structural Identification of Fuzzy Model
Abstract
The purpose of this paper is to present a mathematical tool to build a fuzzy model of a nonlinear system using its input-output data. The phase plane of system is divided into sub-regions and a linear model is assigned for each of these regions. This linear model is represented either in state-space form. To determine the pre-selected parameters of the linear system model under study, least-square identification method is used. Then these linear models are arranged in a fuzzy manner to characterize the overall system behavior. The proposed methodology is verified through simulation on a numeric example.
