T2S模型下的非线性系统新型模糊辨识方法：提高精度与结构自适应

本文主要探讨了一种创新的非线性系统模糊辨识方法，该方法基于T2S模型，这是一种在处理复杂非线性问题时表现出色的工具。T2S模型（通常指 Takagi-Sugeno-Kang 模型）结合了模糊逻辑和规则基础的推理结构，使得系统能够通过一系列模糊规则来近似复杂的输入-输出关系。 新方法的核心亮点在于其对样本间隔和"可线性化程度"的双重考量。通常在模糊辨识过程中，样本数据的分布和非线性系统的局部线性化能力对结果的精确度至关重要。通过这种结合，方法旨在捕捉非线性系统的动态特性，并尽可能地减少误差。 传统的模糊辨识可能只针对单个参数进行辨识，而新方法则对每个模糊规则的前后件参数进行同时辨识，这种方法提升了模型的准确性和稳定性。前后件参数的联合优化有助于构建更精确的规则库，从而提高系统的整体性能。 此外，作者提出了"规则置信度"的概念，这是一个关键创新。规则置信度可以根据规则在实际应用中的表现和一致性动态调整，这使得辨识过程具备结构自适应性，能够根据系统的实时行为自我校准，增强了辨识的灵活性和鲁棒性。 在实验部分，研究者将这个新型模糊辨识器应用于一类非线性系统，通过仿真结果验证了该方法的有效性和优越性。结果显示，相比于传统方法，新方法在非线性系统辨识中显示出更高的精度和更好的适应性。 本文提出的基于T2S模型的模糊辨识方法，不仅考虑了系统的非线性特性，还引入了规则置信度的概念，从而实现了对非线性系统更为精细和自适应的识别。这一研究成果对于改进非线性系统控制和预测具有重要的理论和实践价值，为未来的智能系统设计提供了新的思考方向。