论文摘要
本文针对模糊控制系统中所采用的传统的模糊推理算法进行改进研究,提出了基于数据的广义特征合成展开方法的模糊推理新算法,并依照该算法设计了模糊控制器,根据模糊控制系统知识库所提供的统计经验信息,通过将信息论中信息熵理论和基于数据的模糊推理方法相结合,提出了模糊推理方法的基于数据广义特征合成展开法,该方法摒弃了输入数据信息模糊化处理,直接对系统的输入信息进行判断,减少了输入信息模糊化所带来的麻烦,同时由于信息熵理论的引入在一定的程度上避免了传统的基于数据的模糊推理方法中信息量损失带来的推理不准确问题,提高了推理的精度。利用基于数据的广义特征合成展开法的模糊推理算法,在给定一个统计经验知识库的基础上,自动生成控制量。通过MATLAB Simulink进行了仿真,结果表明系统的动态响应和稳态精度都得到了加强。
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摘要ABSTRACT1 绪论1.1 模糊控制系统简介1.2 模糊控制的现状1.3 模糊控制展望1.4 本文的主要研究内容2 模糊集合与模糊关系2.1 模糊集合的定义及表示法2.2 模糊集合的运算与性质2.3 分解定理2.4 模糊关系与模糊矩阵2.4.1 模糊矩阵的运算及模糊关系的合成2.4.2 模糊关系的合成与意义2.4.3 几种形式模糊关系的合成2.4.4 模糊映射与变换3 基于数据的广义模糊推理3.1 模糊推理简介3.1.1 多重复合蕴涵的模糊推理3.2 基于数据的广义特征合成展开方法3.2.1 特征合成展开方法3.2.2 广义模糊特征合成推理3.2.3 贴近度加权平均的特征系数3.2.4 基于数据的模糊推理3.2.5 基于数据的模糊推理的推广4 信息熵4.1 信息熵介绍4.2 离散信息源的信息熵4.2.1 自信息4.2.2 信息熵4.3 信息熵的基本性质4.4 互信息4.5 因素的信息增益与权值确定5 控制系统模糊PID 控制器的设计及仿真5.1 模糊PID 控制器概述5.1.1 PID 控制的介绍[7][8]5.1.2 模糊PID 控制器的介绍5.2 模糊PID 控制器的设计5.2.1 输入/输出变量的确立5.2.2 输入/输出变量论域的选定5.2.3 输入/输出变量隶属函数的选定5.2.4 模糊推理规则的设定5.2.5 输出变量的解模糊5.3 基于数据的广义模糊推理的模糊PID 控制器的设计5.3.1 模糊PID 控制器的改进措施5.3.2 模糊PID 控制器参数设定5.4 控制系统的MATLAB 仿真5.4.1 MATLAB 的介绍5.4.2 模糊控制器的实现和控制系统的仿真研究5.4.2.1 改进模糊PID 模糊推理控制算法的一阶系统仿真试验5.4.2.2 广义特征合成展开算法在模糊PD 控制中的一阶系统实践5.4.2.3 广义特征合成展开算法在二阶控制系统中的实践结论攻读学位期间发表的论文致谢参考文献
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标签：模糊推理论文; 模糊控制论文; 信息熵论文; 广义特征合成展开法论文; 统计信息论文;
