基于模糊模型的非均匀多采样率非线性系统辨识

"非均匀多采样率非线性系统的模糊辨识" 本文主要探讨了在非均匀多采样率环境下非线性系统的模糊辨识方法。非均匀多采样率系统是指输入信号以非均匀周期进行刷新，而输出信号则按照固定周期进行采样的系统。这种系统由于采样不一致性，给辨识带来挑战。传统的线性模型无法有效描述此类系统的动态行为，因此需要引入非线性模型和模糊逻辑。 作者提出了一种基于模糊模型的辨识策略。首先，他们分析了在非均匀采样条件下，非线性系统可以利用提升技术（lifting technique）将系统的全局非线性行为分解为多个局部线性模型的加权组合。这种提升技术允许系统在不同采样时刻以不同的线性近似来描述其行为，从而克服非均匀采样带来的复杂性。 接着，他们提出了一种结合GK模糊聚类（Gaussian-Kernel-based Fuzzy Clustering）和递推最小二乘法（Recursive Least Squares, RLS）的模糊辨识算法。GK模糊聚类用于根据输入输出数据对系统状态进行模糊划分，形成模糊规则的集合；而RLS算法则用于在线估计这些模糊规则的参数，实现对非线性系统行为的实时更新和学习。 为了验证所提方法的有效性，研究人员选择了化工pH中和过程作为实例。这是一个典型的非线性系统，其动态特性受多种因素影响，包括酸碱浓度、反应速率等。通过对实际非均匀采样数据的应用，成功建立了该过程的模糊模型，证明了所提方法在处理非均匀多采样率非线性系统辨识问题上的可行性。 关键词涉及到的关键技术有模糊辨识，即通过模糊逻辑来识别和建模非线性系统的动态行为；多率，指的是系统中不同部分或变量具有不同采样频率的现象；非均匀采样，意味着输入和输出信号的采样间隔不是恒定的，增加了辨识难度；以及非线性系统，这是本文研究的核心，指那些不能简单用线性关系描述的复杂系统。 这篇文章提出了一种创新的模糊辨识方法，适用于处理非均匀多采样率的非线性系统，具有广泛的潜在应用价值，尤其是在工业控制和自动化领域，能够提高系统的建模精度和控制性能。