《基於模糊推理的動態系統建模與攝動性分析》是依託大連理工大學,由汪德剛擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：基於模糊推理的動態系統建模與攝動性分析
- 依託單位：大連理工大學
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：汪德剛
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
基於模糊推理的複雜系統建模理論綜合了研究對象的定量和定性信息，是一種有著重要理論研究意義和廣泛適用性的建模方法。本項課題運用模糊推理研究具有動態特性和模糊現象的複雜系統建模、求解和攝動性分析等相關問題，主要研究內容包括：1.給出動態不確定性信息的度量，建立動態推理模型和推理算法並考察其還原性、連續性和魯棒性等性質；2.給出基於數據驅動的動態模糊系統的構建方法，考察其對一類時滯非線性系統和偏微分方程的逼近精度，建立各項建模參數的評價指標；3.分析動態模糊系統對一類隨機過程的逼近精度；4.當實驗數據產生攝動時，考察基於數據驅動的模糊系統的攝動性和魯棒性。本項目的研究成果有望豐富基於數據驅動的複雜系統建模和求解的研究，在系統建模、智慧型控制以及人工智慧等領域具有一定的理論意義和套用價值。
結題摘要
為進一步完善動態系統建模與分析的研究，本項課題以模糊推理建模法為主要工具，對動態系統的建模、分析及控制的相關問題進行了研究，研究內容和主要結果包括：1.對模糊相似度推理的連續性條件進行了探討，在無限論域和有限論域下，分別給出了該方法滿足連續性的充分條件；2.提出了誤差補償策略的動態模糊系統建模方法，分別在有限時間論域和無限時間論域條件下，推導了模糊系統對動態系統的逼近誤差界。考察了噪聲數據對系統建模精度的影響，為建模中參數的選擇提供了參考依據，在此基礎上，基於初值傳遞策略，提出了動態模糊系統的求解方法；3.運用模糊邊緣線性化建模法，研究了一類隨機模型的參數估計以及模型階數最佳化的問題；4.研究了模糊Taylor神經網路的參數辨識及結構最佳化，考察了由多項式型隸屬函式構造的模糊神經網路對非線性函式的泛逼近能力；5.基於變增益策略和樣條模糊系統模型，對變論域自適應模糊控制器進行了改進，實現了多級倒立擺的實物控制，測試結果表明，改進後的模糊控制器不僅提高了控制精度，還具有更好的魯棒性。本項目的成果豐富了數據驅動的模糊系統建模理論研究，為進一步探討非線性系統的建模、分析和控制器設計提供了新的途徑。
