發(fā)布時間：2018-03-10 14:02

  本文選題：二型模糊集　切入點：二型模糊推理關(guān)系　出處：《大連理工大學》2015年博士論文　論文類型：學位論文

【摘要】：本文研究了二型模糊集的相關(guān)理論,以及二型模糊系統(tǒng)的泛逼近性與應用.我們給出了二型模糊蘊涵算子的一些性質(zhì),并且將模糊關(guān)系方程的求解方法應用于二型模糊推理關(guān)系的構(gòu)造,從而簡化了構(gòu)造過程.然后在一定條件下,我們分別給出了區(qū)間和非區(qū)間二型模糊系統(tǒng)的函數(shù)表達式,以及插值性和泛逼近性證明.針對一類不確定非線性系統(tǒng),我們采用本文所構(gòu)造的區(qū)間和非區(qū)間二型模糊系統(tǒng),設計了變論域穩(wěn)定自適應二型模糊控制器.最后將二型模糊系統(tǒng)用于動力學系統(tǒng)的逼近和混沌系統(tǒng)的控制,以檢驗系統(tǒng)的性能.具體工作如下：1.給出了基于任意t范數(shù)的擴展模糊蘊涵算子的一些性質(zhì).當模糊蘊涵算子連續(xù)時,擴展模糊蘊涵算子為二型模糊蘊涵算子,并且能夠保持模糊真值的正規(guī)性和模糊凸性,以及保持原模糊蘊涵算子的單調(diào)性.2.應用模糊關(guān)系方程的求解方法,簡化了二型模糊推理關(guān)系的構(gòu)造過程.通過分析二型模糊推理關(guān)系的表達式,我們發(fā)現(xiàn)了模糊關(guān)系方程的原型.利用二型模糊并交算子的性質(zhì),我們將二型模糊推理關(guān)系分為三個部分來構(gòu)造.然后采用模糊關(guān)系方程的求解方法,分別對于每個部分的構(gòu)造過程進行了簡化.最后通過幾個實例說明了此方法的可行性.3.分別給出了區(qū)間和非區(qū)間二型模糊系統(tǒng)的函數(shù)表達式,并證明了它們均具有插值性和泛逼近性.我們設計了兩種區(qū)間和四種非區(qū)間二型模糊系統(tǒng)的推理規(guī)則前后件的構(gòu)造方法.利用KM算法思想和一般非區(qū)間二型模糊集形心的求解方法,在一定條件下分別獲得了區(qū)間和非區(qū)間二型模糊系統(tǒng)的插值表達式及泛逼近性證明.可以看出,非區(qū)間二型模糊系統(tǒng)的輸出相當于一組區(qū)間二型模糊系統(tǒng)輸出的加權(quán)求和.最后我們將本文所構(gòu)造的區(qū)間和非區(qū)間二型模糊系統(tǒng)均用于動力學系統(tǒng)的逼近,并采用量子行為粒子群優(yōu)化算法對系統(tǒng)參數(shù)進行優(yōu)化,以提高系統(tǒng)的逼近性能.仿真結(jié)果表明,區(qū)間和非區(qū)間二型模糊系統(tǒng)的逼近性能均優(yōu)于一型模糊系統(tǒng).4.應用本文所構(gòu)造的區(qū)間和非區(qū)間二型模糊系統(tǒng),設計了變論域穩(wěn)定自適應二型模糊控制器.我們將區(qū)間和非區(qū)間二型模糊系統(tǒng)的數(shù)學表達式均化為向量內(nèi)積的統(tǒng)一形式.針對一類不確定非線性系統(tǒng),我們利用變論域自適應模糊控制理論和二型模糊系統(tǒng)的泛逼近性,并借助于Lyapunov綜合分析方法,設計了變論域穩(wěn)定自適應二型模糊控制器.最后將本文所設計的二型模糊控制器用于混沌系統(tǒng)的控制,并采用量子行為粒子群優(yōu)化算法對二型模糊系統(tǒng)的構(gòu)造參數(shù)進行離線優(yōu)化,以提高控制器的控制性能.仿真結(jié)果表明應用區(qū)間和非區(qū)間二型模糊系統(tǒng)的控制器的控制效果均優(yōu)于應用一型模糊系統(tǒng)的控制器.
[Abstract]:In this paper, we study the theory of fuzzy sets of type 2, the universal approximation of fuzzy systems of type 2 and its applications. We give some properties of fuzzy implication operators of type 2. The method of solving the fuzzy relation equation is applied to the construction of the second type fuzzy reasoning relation, which simplifies the construction process. Then, under certain conditions, we give the functional expressions of the interval fuzzy system and the non-interval fuzzy system of the second type, respectively. For a class of uncertain nonlinear systems, we use the interval and non-interval type 2 fuzzy systems constructed in this paper. The variable domain stable adaptive fuzzy controller is designed. Finally, the two-type fuzzy system is applied to the approximation of the dynamical system and the control of the chaotic system. Some properties of the extended fuzzy implication operator based on arbitrary t norm are given. When the fuzzy implication operator is continuous, the extended fuzzy implication operator is a type 2 fuzzy implication operator. And it can keep the normality and convexity of fuzzy truth value and the monotonicity of original fuzzy implication operator. By analyzing the expression of fuzzy reasoning relation of type 2, we find the prototype of fuzzy relation equation. We divide the two types of fuzzy reasoning relations into three parts, and then use the method of solving fuzzy relation equations. Finally, several examples are given to illustrate the feasibility of the method. Finally, the functional expressions of interval and non-interval type 2 fuzzy systems are given respectively. It is proved that they all have interpolation and universal approximation. We design two kinds of interval and four kinds of non-interval two type fuzzy system's reasoning rules before and after the construction method. By using km algorithm and general non-interval two type fuzzy system, we design the method of constructing the reasoning rules of fuzzy systems with two kinds of intervals and four kinds of non-interval type two fuzzy systems. Set centroid solution, The interpolation expressions and universal approximation of interval and non-interval type 2 fuzzy systems are obtained under certain conditions. The output of non-interval type 2 fuzzy system is equivalent to the weighted summation of the output of a set of interval type 2 fuzzy systems. Finally, the interval and non-interval type 2 fuzzy systems constructed in this paper are used for the approximation of dynamical systems. The quantum behavior particle swarm optimization algorithm is used to optimize the system parameters to improve the approximation performance of the system. The simulation results show that, The approximation performance of interval and non-interval type 2 fuzzy systems is superior to that of one type of fuzzy systems .4.Using the interval and non-interval type 2 fuzzy systems constructed in this paper, In this paper, a variable domain stable adaptive fuzzy controller is designed. The mathematical expressions of interval and non-interval type 2 fuzzy systems are transformed into a unified form of vector inner product. For a class of uncertain nonlinear systems, We make use of the variable field adaptive fuzzy control theory and the universal approximation of type 2 fuzzy systems, and with the aid of Lyapunov synthetic analysis method, The variable domain stable adaptive fuzzy controller is designed. Finally, the type 2 fuzzy controller designed in this paper is applied to the control of chaotic systems. Quantum behavior particle swarm optimization algorithm is used to optimize the construction parameters of the second type fuzzy system. In order to improve the control performance of the controller, the simulation results show that the control effect of the controller using interval and non-interval type 2 fuzzy system is better than that of the controller with the first type of fuzzy system.
【學位授予單位】：大連理工大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：O159

【相似文獻】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 薛梅;李凌云;王文勝;楊文潮;;基于新模糊系統(tǒng)與T-S模糊系統(tǒng)的比較與研究[J];計算機工程與應用;2009年22期

2 苗志宏,李洪興;一類模糊系統(tǒng)的逼近問題[J];北京師范大學學報(自然科學版);2000年01期

3 曾珂,張乃堯,徐文立;典型T-S模糊系統(tǒng)是通用逼近器[J];控制理論與應用;2001年02期

4 陳薇,孫增圻;二型模糊系統(tǒng)研究與應用[J];模糊系統(tǒng)與數(shù)學;2005年01期

5 周林娜;張慶靈;胡躍冰;楊春雨;;T-S模糊系統(tǒng)的穩(wěn)定性分析與鎮(zhèn)定控制器設計[J];控制理論與應用;2007年06期

6 楊俊萍;陶煌;;帶飽和現(xiàn)象的T-S模糊系統(tǒng)的穩(wěn)定性分析[J];太原師范學院學報(自然科學版);2008年03期

7 高興泉;馬苗苗;陳虹;;考慮時域硬約束的T-S模糊系統(tǒng)魯棒H_∞控制[J];控制理論與應用;2009年07期

8 姚文華;朱曉東;張俊逸;;一種分層模糊系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)關(guān)系分析[J];河南師范大學學報(自然科學版);2010年02期

9 邢迪;李醫(yī)民;;新的具有穩(wěn)定性模糊系統(tǒng)的設計方法[J];微計算機信息;2010年19期

10 潘海玉;裴道武;陳儀香;;基于三Ⅰ算法的模糊系統(tǒng)的響應能力[J];控制理論與應用;2011年01期

相關(guān)會議論文 前10條

1 袁學海;鹿文慧;李洪興;;重心法模糊系統(tǒng)及其概率表示[A];中國運籌學會模糊信息與模糊工程分會第五屆學術(shù)年會論文集[C];2010年

2 鈕曉嗚;秦春華;龔衛(wèi)紅;戚明;;一類模糊系統(tǒng)的整體漸近穩(wěn)定性[A];1994中國控制與決策學術(shù)年會論文集[C];1994年

3 李彥江;段廣仁;;基于無源性能的連續(xù)T-S模糊系統(tǒng)的多目標控制[A];中國自動化學會控制理論專業(yè)委員會A卷[C];2011年

4 王輝;肖建;;基于多分辨率分析的T-S模糊系統(tǒng)研究[A];2003年中國智能自動化會議論文集（上冊）[C];2003年

5 高謙;王秀紅;魏新江;;一般模糊系統(tǒng)作為函數(shù)逼近器的設計方法[A];第二十六屆中國控制會議論文集[C];2007年

6 陶洪峰;胡壽松;;執(zhí)行器飽和T-S模糊系統(tǒng)的魯棒耗散容錯控制[A];2009年中國智能自動化會議論文集（第八分冊）[控制理論與應用（�？[C];2009年

7 孫長銀;李林峰;;基于模糊聚類方法的T-S模糊系統(tǒng)[A];2006中國控制與決策學術(shù)年會論文集[C];2006年

8 鞏增泰;;非連續(xù)模糊系統(tǒng)與模糊Henstock積分(英文)[A];中國系統(tǒng)工程學會模糊數(shù)學與模糊系統(tǒng)委員會第十一屆年會論文選集[C];2002年

9 張釗;;T-S型模糊系統(tǒng)的穩(wěn)定性分析[A];2005年度山東建筑學會優(yōu)秀論文集[C];2005年

10 唐益明;路強;劉曉平;;基于三I方法或CRI方法的模糊系統(tǒng)及其響應性能[A];全國第20屆計算機技術(shù)與應用學術(shù)會議（CACIS·2009）暨全國第1屆安全關(guān)鍵技術(shù)與應用學術(shù)會議論文集（上冊）[C];2009年

相關(guān)博士學位論文 前10條

1 趙濤;區(qū)間二型T-S模糊系統(tǒng)反饋控制研究[D];西南交通大學;2015年

2 厲筱峰;2-D離散隨機T-S模糊系統(tǒng)的穩(wěn)定性分析與控制綜合[D];南京理工大學;2015年

3 孫哲;二型模糊系統(tǒng)優(yōu)化與應用研究[D];浙江大學;2015年

4 趙姍;二型模糊系統(tǒng)的泛逼近性及其應用[D];大連理工大學;2015年

5 羅金鳴;幾類切換模糊系統(tǒng)的分析與綜合[D];東北大學;2015年

6 張釗;模糊系統(tǒng)的推理及其穩(wěn)定性分析[D];天津大學;2004年

7 董久祥;T-S模糊系統(tǒng)的若干控制問題研究[D];東北大學;2009年

8 郭崗;模糊系統(tǒng)的穩(wěn)定性分析與控制器設計[D];西安電子科技大學;2010年

9 高興泉;時域約束T-S模糊系統(tǒng)的控制方法研究[D];吉林大學;2006年

10 陳兆娜;T-S模糊系統(tǒng)的若干控制器設計及應用問題研究[D];東北大學;2010年

相關(guān)碩士學位論文 前10條

1 孫興建;區(qū)間二型T-S模糊系統(tǒng)的穩(wěn)定性分析與控制器綜合[D];渤海大學;2015年

2 趙迪;T-S模糊系統(tǒng)的量化H_∞濾波[D];渤海大學;2015年

3 高亞斌;基于delta算子的T-S模糊系統(tǒng)的分析與綜合[D];渤海大學;2015年

4 邢s，

本文編號：1593650