自适应重叠系数提升T-S模型在线辨识精度

本文主要探讨了基于自适应重叠系数的T-S模型在线辨识算法在实际工业应用中的有效性。T-S模型是一种常用的模糊系统建模工具，它通过规则库来近似复杂的非线性关系。在线辨识则是指在系统运行过程中实时更新模型参数，以提高模型的准确性和响应性。 在传统T-S模型的在线辨识过程中，如何合理划分模糊空间是一个关键问题。作者提出了一个创新方法，即利用相邻聚类中心的距离来动态调整模糊空间的重叠系数。这种方法旨在避免过度或不足的重叠导致的模型复杂度增加或辨识性能下降。重叠系数的自适应性允许模型更好地适应系统的动态变化。 作者将这个自适应重叠系数的计算方法与两种常见的最小二乘法技术——一次完成最小二乘法和递推最小二乘法相结合，形成了一种高效且精确的在线辨识算法。这两种方法在优化模型参数的同时，保证了算法的稳定性和鲁棒性。 研究以某型号单晶炉热场的实际运行数据为实验对象，通过所提出的在线辨识算法对该热场模型进行了实时建模。结果显示，新算法显著提高了模型的精度，能够有效地捕捉到热场系统随时间演变的复杂行为。这表明，该算法在实际工业环境中具有良好的应用前景，尤其是在需要快速响应和高精度预测的系统中。 本文的工作不仅提升了T-S模型在线辨识的精度，还展示了其在具体工业设备如单晶炉热场控制中的实际价值，为模糊控制系统的设计和优化提供了新的思路和技术支持。通过自适应重叠系数的引入，模型的动态调整能力得到了增强，这对于提高系统性能和稳定性具有重要意义。