T-S模型模糊预测控制策略的研究与应用

"本文提出了一种基于T-S模型的模糊预测控制策略，通过模糊聚类算法离线识别T-S模型，并使用带遗忘因子的递推最小二乘法进行在线学习。这种方法将非线性系统转化为线性时变状态空间模型，并解决非线性预测控制中的模型构建和优化问题。仿真结果在pH中和过程中验证了该方法的高效性。" 基于T-S模型的模糊预测控制是针对非线性系统的控制策略，它融合了模糊逻辑和预测控制的优势。T-S模型（Takagi-Sugeno模型）是一种广泛应用的模糊建模方法，能够有效地近似非线性动态系统的行为。这种模型将复杂的非线性关系通过一系列简单的线性规则组合起来，每个规则对应一个局部线性模型。 首先，利用模糊聚类算法对系统数据进行离线分析，以构建T-S模型。模糊聚类是一种数据挖掘技术，可以将输入数据集分成不同的模糊类别，从而确定模糊规则的结构。这种方法有助于提取出数据中的模式和趋势，为后续的模型建立提供基础。 接着，通过带遗忘因子的递推最小二乘法（RLS）实现模型参数的选择性在线学习。递推最小二乘法是一种在线参数估计方法，可以实时更新模型参数以适应系统变化，而遗忘因子则可以平衡新旧数据的影响，避免过度重视历史数据。 在控制过程中，模糊模型在每个采样点被线性化，将T-S模型表示的非线性系统转换为线性时变状态空间模型。这样的转化简化了控制问题，使得原本的非线性优化问题可以转化为线性二次规划（LQP）问题，这是一种相对容易求解的问题类型。 预测控制是一种先进的控制策略，它基于未来一段时间的系统预测来制定控制决策。在本文提出的策略中，预测域内的线性模型序列被用作预测模型，减少了模型误差，从而提高了控制性能。预测控制的优势在于能够考虑到未来动态，优化长期性能，而不只是关注当前状态。 最后，通过pH中和过程的仿真，验证了基于T-S模型的模糊预测控制策略的有效性。pH中和过程是一个典型的非线性系统，其控制挑战在于酸碱反应的非线性特性。仿真的成功证明了该方法在实际非线性系统控制中的可行性和优越性。 总结来说，这种基于T-S模型的模糊预测控制策略提供了一种有效处理非线性系统的方法，通过模糊建模和线性化技术解决了非线性模型构建和优化的难题，同时通过预测控制提升了系统的控制精度和稳定性。