B样条函数在模糊系统中的应用

模糊系统的设计可看成是一类函数逼近问题, 从而可以利用数值逼近的方法来设计模糊系统. 本文将B样条函数引入到模糊系统的设计中, 构造了两类多输入单输出的B样条模糊系统, 并证明了它们均能逼近函数及其导函数. 仿真结果表明, 将两类B样条模糊系统应用到模糊系统建模和模糊控制器设计是可行的, 且在大多数情形下, 第1类B样条模糊系统的性能优于本文提到的其他模糊系统.     

基于四次B样条的曲线逼近算法

考虑到插值算法增减节点困难,传统逼近算法精度不够等缺点,有文献提出一种基于三次B样条的曲线逼近算法。该算法通过迭代逼近,提高了计算速度与精度。在系统研究此算法的基础上,将该算法推广到四次B样条,使其具有三阶可导性,并给出该算法收敛性的理论证明。最后用该算法对常用函数进行逼近效果实验。结果表明,所提出的四次B样条的曲线逼近算法收敛速度更快,且能够满足更高精度的实际工业生产需要。     

采用三角型隶属度函数的模糊系统的插值特性

研究了采用三角型隶属度函数的模糊系统的插值特性.针对常见的Mamdani和TSK 两类模糊系统,研究了模糊系统与分段插值函数在函数逼近上的等价性.在此基础上,分别给出 了两类模糊系统在插值方面的逼近误差估计.这一结果为模糊系统的结构分析提供了新的研究 方法和理论依据.     

基于三次样条插值计算长江三峡水位与库容关系函数

在研究长江三峡水位与库容的关系基础上,考虑到高次插值函数的计算量大,有剧烈振荡且数值稳定性差(龙格现象),而分段插值在分段点上仅连续而不可导,虽然分段三次Hermite插值有连续一阶导数。鉴于用最优控制理论计算长江三峡经济效益极大值要求状态变量要二阶可导,故根据三次样条函数插值具有一阶、二阶导数收敛性质而提出用三次样条插值方法去计算水位与库容的关系。函数表达式及曲线图证明效果良好。     

图像插值的多结点样条技术

为了获得质量更好的插值图像,提出了用具有紧支集的多结点样条基函数来进行图像插值的新技术,并首先将1维的多结点样条插值算法推广到2维,建立了用于图像数据的插值公式;然后分析了多结点样条插值方法的逼近精度、正则性、插值核函数的频域特性.对逼近精度、正则性、插值核函数频域特性的比较表明,该插值方法优于传统的三次卷积插值方法,实验结果也证实了用多结点样条插值算法重建的图像具有更高的质量.     

几何迭代法的加速

考虑到传统的几何迭代法仅有一阶的收敛性,提出一个二阶可导的能量函数来刻画当前曲线与目标点集之间的差异.首先根据初始的控制顶点和相应的基函数生成初始的样条曲线,然后求差异函数关于各个控制顶点的梯度,最后采用L-BFGS算法快速寻找最优的插值或者逼近曲线.实验结果表明,文中算法具有超线性的收敛速度,在同样的精度要求下比原来的几何迭代法快出数十倍甚至上百倍;既可用于插值问题,也可用于逼近问题;甚至也能适用于数据点参数可变的情形.     

周期B样条基函数系数的并行算法

在现有周期B样条插值方法中,需要用迭代算法确定B样条基函数系数。针对现有方法的不足,建立B样条基函数系数的并行算法。首先构造周期区域的正交B样条基,得出正交B样条基函数系数的并行算法;进一步利用正交B样条基函数系数与B样条基函数系数的关系,得出B样条基函数系数的并行算法;最后推导二阶、三阶、四阶周期插值B样条基函数系数及插值点函数值的显式算式。实验证明了该方法在实现B样条基函数系数快速并行算法的同时保持了B样条基函数简单的函数关系。     

一般齐次T-S模糊系统的逼近性能

为剖析一般齐次T-S模糊系统的逼近性能,通过广泛总结常用模糊集的特点,明确定义了一种具有普遍意义的输入空间的一般模糊划分(GFP).基于输入采用GFP的一般齐次T-S模糊系统的解析结构,证明了该类一般齐次T-S模糊系统能够以任意精度逼近任意非线性函数,并得到了一个其作为通用逼近器的充分条件.作为GFP的一种退化,进一步研究了输入采用线性模糊划分(LFP)的一般齐次T-S模糊系统的一阶逼近性能.仿真实例验证了所得理论结果的有效性,并考察了充分条件的保守性.这为基于齐次T S模糊模型的复杂系统建模与控制提供了理论指导.     

多层积分值三次样条拟插值

目的 在实际问题中,某些插值问题结点处的函数值往往是未知的,而仅仅知道一些连续等距区间上的积分值。为此提出了一种基于未知函数在连续等距区间上的积分值和多层样条拟插值技术来解决函数重构。该方法称之为多层积分值三次样条拟插值方法。方法 首先,利用积分值的线性组合来逼近结点处的函数值;然后,利用传统的三次B-样条拟插值和相应的误差函数来实现多层三次样条拟插值;最后,给出两层积分值三次样条拟插值算子的多项式再生性和误差估计。结果 选取无穷次可微函数对多层积分值三次样条拟插值方法和已有的积分值三次样条拟插值方法进行对比分析。数值实验印证了本文方法在逼近误差和数值收敛阶均稍占优。结论本文多层三次样条拟插值函数能够在整体上很好的逼近原始函数,一阶和二阶导函数。本文方法较之于已有的积分值三次样条拟插值方法具有更好的逼近误差和数值收敛阶。该方法对连续等距区间上积分值的函数重构具有普适性。     

空间曲线几何Hermite插值的B样条方法

在给定的GC2插值条件,利用de Boor的构造平面曲线的GC2-Hermite插值方法,构造了一条具有两个自由度的三次B样条插值曲线,并证明插值曲线是局部存在的且具有4阶精度.     

Fuzzy system and CMAC network with B-spline membership/basis functions are smooth approximators

Due to their universal approximation, fuzzy system with B-spline membership functions and CMAC neural network with B-spline basis functions have been extensively used in control. In many practical applications, they are desired to approximate not only the assigned smooth function as well as its derivatives. In this paper, by designing a fuzzy system and CMAC neural network with B-spline basis functions, we prove that such a fuzzy system and CMAC can universally approximate a smooth function and its derivatives, i.e, for a given accuracy, we can approximate an arbitrary smooth function by such a fuzzy system and CMAC that not only the function is approximate within this accuracy, but its derivatives are approximated as well. The conclusions here provide solid theoretical foundation for their extensive applications. The authors would like to thank the referees for their invaluable suggestions.     

Sufficient and necessary conditions for Boolean fuzzy systems as universal approximators

A formula is first presented to compute the lower upper bounds on the number of fuzzy sets to achieve pre-specified approximation accuracy for an arbitrary multivariate continuous function. The necessary condition for Boolean fuzzy systems as universal approximators with minimal system configurations is then discussed. Two examples are provided to demonstrate how to design a Boolean fuzzy system in order to approximate a given continuous function with a required approximation accuracy.     

考虑齿隙伺服系统的反步自适应模糊控制

针对具有未知参数和齿隙非线性的机电伺服系统,引入一种近似死区函数建立了系统的数学模型,给出了死区函数中参数的选取方法.用两个自适应模糊逻辑系统在线逼近机电伺服系统中的未知参数和非线性环节,从而避免了对每个未知参数推导自适应律.基于反步法设计了自适应模糊控制器,可抑制未知参数和齿隙非线性对系统性能的影响.采用Lyapunov方法证明了位置跟踪误差的指数收敛性.与PID控制方法对比的仿真实验表明,本文方法能够显著减小齿轮间传递力矩的振荡,并具有很好的控制精度和鲁棒性.     

基于模糊逻辑的一类非线性系统直接自适应控制

针对一类连续非线性不稳定系统,基于模糊逻辑提出了一种新的自适应跟踪控制方法,在此方法中,控制器由两部分组成：模糊逼近控制器（FAC）和模糊滑模补偿控制器（FSMCC）,其中,FAC利用模糊逻辑系统全局逼近理论控制器,FSMCC用于全局补偿逼近误差和系统的不确定性及消除外部干扰的影响,整个闭环控制系统在Lyapunov意义下全局渐进稳定踊跃误差收敛于零的某一领域内,最后通过示例验证了本方法的有效性。     

布尔型模糊系统逼近的充分条件

为了保证布尔模糊系统逼近定义在紧集上任意实值连续函数的逼近精度．给出一个估计布尔模糊系统的输入变量与输出变量各自需要构造的模糊集个数的公式，讨论如何设计布尔模糊系统．以便实现逼近任给的实值连续函数到需要的逼近精度．最后通过一个例子展示了如何设计布尔模糊系统来逼近所给的连续函数的具体方法．     

Takagi-Sugeno模糊连续系统的模糊采样控制

研究了T-S模糊连续系统的模糊采样控制问题．利用广义系统的描述方法、Lyapunov-Krasovikii泛函以及线性矩阵不等式(LMI)方法,建立了LMIs形式的依赖于采样时间间隔的模糊采样镇定条件,同时给出了模糊采样控制律的设计方法．所设计的模糊采样控制律可以镇定T-S模糊系统．而且,当连续时间模糊控制律可以镇定T-S模糊系统时,对于足够小的采样时间间隔,带有同样增益矩阵的模糊采样控制律也可以镇定T-S模糊系统．最后,通过两个仿真实例说明了所给方法的有效性．     

Statistic PID tracking control for non-Gaussian stochastic systems based on T-S fuzzy model

A new robust proportional-integral-derivative （PID） tracking control framework is considered for stochastic systems with non-Gaussian variable based on B-spline neural network approximation and T-S fuzzy model identification. The tracked object is the statistical information of a given target probability density function （PDF）, rather than a deterministic signal. Following B-spline approximation to the integrated performance function, the concerned problem is transferred into the tracking of given weights. Different from the previous related works, the time delay T-S fuzzy models with the exogenous disturbances are applied to identify the nonlinear weighting dynamics. Meanwhile, the generalized PID controller structure and the improved convex linear matrix inequalities （LMI） algorithms are proposed to fulfil the tracking problem. Furthermore, in order to enhance the robust performance, the peak-to-peak measure index is applied to optimize the tracking performance. Simulations are given to demonstrate the efficiency of the proposed approach.     

特定Mamdani模糊系统的通用逼近性

特定Ｍａｍｄａｎｉ模糊系统是指采用模糊单点作为规则后件的多输入单输出Ｍａｍｄａｎｉ模糊系统。在每个输入变量的模糊子集满足一致笥以及录属函数连续且分段可微的条件下,证明了特定Ｍａｍ－ｄａｎｉ模糊系统是通用逼近器,在此基础上,进上步给出了特定Ｍａｍｄａｎｉ模糊系统一致逼近紧致集上任意连续实函数的充分条件。