噪声非线性系统辨识：改进蚁狮算法与T-S模糊模型结合

"这篇研究论文探讨了一种融合改进蚁狮算法和T-S模糊模型的噪声非线性系统辨识方法，旨在解决传统T-S模糊辨识在处理含噪声非线性系统时的准确性问题。通过将噪声信号与其他输入变量一起纳入模糊前件，结合动态随机搜索和寻优半径连续收缩的改进蚁狮算法优化模糊规则结构，同时利用加权最小二乘法识别模糊后件的参数。仿真和实际应用表明，这种方法能有效抑制噪声干扰，提高辨识效果，并在直拉硅单晶生长热模型的辨识中表现出优越性能。" 文章深入分析了非线性系统辨识中的挑战，特别是当系统受到噪声影响时，传统的T-S模糊模型可能无法提供精确的系统描述。T-S模糊模型，也称为Takagi-Sugeno模糊模型，是一种广泛应用的非线性系统建模工具，它通过一系列线性子模型（模糊规则）来逼近复杂的非线性行为。然而，当系统存在噪声时，模型的构建和参数估计会变得困难。 为了解决这一问题，研究人员引入了改进的蚁狮算法。蚁狮算法是一种生物启发的优化算法，源自蚁狮寻找猎物的过程，具有强大的全局寻优能力。通过动态随机搜索和寻优半径连续收缩，改进的蚁狮算法能够更有效地探索解决方案空间，找到模糊前件的最佳结构参数。模糊前件是T-S模糊模型中的关键部分，定义了输入变量如何映射到模糊集。 此外，加权最小二乘法被用来识别模糊后件的参数。加权最小二乘法是一种统计学上的优化技术，它考虑了数据点的重要性差异，允许在有噪声的数据上进行更精确的参数估计。 论文通过数值仿真验证了新方法的有效性，结果显示，提出的辨识方法能够显著降低噪声的影响，改善T-S模糊模型的辨识精度。进一步地，该方法应用于直拉硅单晶生长过程的热模型辨识，实验证明它优于传统的辨识方法，这表明该方法在实际工程问题中具有潜在的应用价值。 这项工作提出了一种创新的非线性系统辨识策略，结合了改进的蚁狮算法和T-S模糊模型，为处理含噪声非线性系统提供了新的思路。这一研究对于噪声环境下的系统建模、控制设计和故障诊断等领域具有重要的理论和实践意义。