离散模糊系统的新型模糊控制器与观测器设计

基于T－S模糊动态模型，研究了一类在状态空间形式下，离散模糊系统的稳定监督控制器的设计与分析，将全局模糊型按隶属函数重新划分成若干子空间，采用分段Lyapunov函数法，克服了以往设计法中需要求解一公共正定矩阵P的不足，也无需求解繁琐的Riccati方程，并针对系统状态不可测的实际情况，设计了模糊观测器，从而用成熟的线性系统理论完成对复杂非线性系统的控制，模糊控制器与观测器设计简单，适合工程应用。     

基于多分辨率分析的模糊系统结构辨识算法

分析了尺度函数多分辨率逼近性以及与T—S模糊系统结构的相似性，提出基于多分辨率分析的模糊系统(MAFS)。在此基础上，利用B—样条尺度函数作为模糊隶属函数具有紧支撑性、多分辨率逼近的特性，从时一频域局域化角度，采用WTMM技术，给出了模糊系统结构辨识算法。仿真结果验证了这种模糊系统在不影响辨识精度情况下，模糊隶属函数具有模糊语义的完备性和可解释性，同时表明该结构辨识算法的正确性和有效性。     

一种基于模糊规则的模糊辩识方法

提出了一种基于模糊聚类和最小二乘估计方法的模糊辨识方法。该方法是基于模糊聚类,计算给定样本在各类中的隶属度,并给出输入变量的隶属度函数。利用递推最小二乘估计辩识模糊模型的后件参数,本文给出了详细的的算法。为了验证该方法的有效性,本文给出了Ｂｏｘ－Ｊｅｎｈｉｎｓ数据的辨识结果。     

一种新隶属度函数的模糊支持向量机

传统的模糊支持向量机隶属度函数都是基于样本与类中心距离进行设计,这对非球形分布数据很不合理.使用类内超平面代替类中心,提出基于样本到超平面距离的新隶属度函数设计方法.该方法克服传统方法的不足,降低隶属度函数对样本集几何形状的依赖,提高模糊支持向量机的泛化能力.数值实验表明,与支持向量机和三种不同隶属度函数的模糊支持向量机相比,新隶属度函数的模糊支持向量机达到最好的分类效果,而且新隶属度方法的简单易行,计算时间少.     

基于离散化修正模糊算子的模糊故障树新析

针对不同类型隶属函数的模糊概率耦合计算的模糊故障树分析瓶颈问题尚未解决,提出了一种新的离散化方法,该算法通过先分割概率后规划隶属度的方式将模糊概率的隶属函数离散化,并由扩展原理修正与、或门模糊算子得到一组新的模糊算子,用新算子进行模糊故障树实例分析表明,新方法不但较好地解决了上述难点,并具有一定理论和工程实践价值。     

模糊神经网络在股价预测中的应用

讨论模糊神经网络在股价预测中的应用，模糊神经网络克服模糊规则产生对专家的依赖性及模糊集的非自适应性，隶属函数的自适应和模糊规则的自组织通过神经网络的自学习和竞争获得。通过一个股价预测实例验证了该方法的有效性。     

求解模糊排队性状指标隶属函数的通用方法

针对顾客到达率和系统服务率等参数均为模糊数的排队模型,应用模糊结构元理论研究系统模糊指标的解析表达式. 在模糊分析的基础上,将模糊排队模型中主要指标求解转化成了模糊多元函数的运算. 通过模糊结构元表示方法,将模糊多元函数转化成了模糊一元函数,根据模糊一元函数可得到性状指标的隶属函数,避免了只利用α-截集的定义和Zadeh的扩展原理方法带来的运算困难,也给模糊多元函数的求解提供了途径. 实例分析了多重休假策略成批到达排队问题,其中,顾客的平均到达率、系统的平均服务率和服务员的平均休假率均用模糊结构元表示,求解出了顾客平均逗留时间及隶属函数,说明了方法的有效性.     

基于C-R模糊模型的非线性预测控制

Cao和Ress提出的模糊模型（称为C-R模糊模型）由模糊推理和局部线性解析模型两部分组成，用隶属函数加权局部模型构成系统的全局非线性模型。本文提出了一种新的结构上与阶跃模型相类似的C-R模糊阶跃模型。并用DMC动态矩阵控制算法，求解基于该模型的非线性预测控制问题，得出了预测控制算法的解析形式，该方法克服了一般非线性预测控制算法求解困难的缺陷。     

一种基于模糊规则的非线性系统快速模糊辨识方法

针对以往模糊建模方法中算法中算法过于复杂的问题，提出了一种简单而有交的复杂系统模糊建模新方法。该方法是基于输入空间的模糊划分，计算给定样本在各模糊子空间的隶属度，并列用卡尔曼滤波算法辨识模糊模型的结论参数。整个辨识过程与模糊聚类方法和误差反馈学习方法相比所需的CPU时间最短。最后通过著名的Box-Jenkins煤气炉数据仿真结果证明了该方法的有效性与实用性。     

基于F数和插值原理的模糊神经控制器

本文给出了一种基于Ｆ数和插值原理设计的模糊神经控制器。它利用Ｆ数和插值原理增加了系统的信息量，解决了量化时量化等级选择的矛盾。利用神经网络的学习功能，通过学习，调整隶属函数、Ｆ数模型等来改善系统的输出响应。     

基于高斯隶属函数的模糊定性仿真

通过分析发现模糊定性仿真系统存在两个缺陷,即模糊子集距离定义和相似原理的不完善。这两个缺陷存在的根本原因是采用了四元数表示的模糊定量空间。用高斯隶属函数代替梯形隶属函数研究模糊定性仿真,并对模糊子集的距离定义以及相似原理作了改进。在FuSim的基础上,给出了到达时间、持续时间的具体表达式并用于时间过滤。仿真实例证明了此算法的有效性。     

Simulation Modeling by Fuzzy Nets

Fuzzy technology is a newly developed discipline based on fuzzy mathematics. In the recent years, it has been successfully applied into many areas, such as process control, diagnosis,evaluation, decision making and scheduling, especially in simulation where accurate mathematical models can not or very hard be established. In this paper, to meet the demands of fuzzy simulation, two fuzzy nets will first be presented, which are quite suitable for modeling the parallel or concurrent systems with fuzzy behavior. Then, a concept of active simulation will be introduced, in which the simulation model not only can show its fuzzy behavior, but also has a certain ability which can actively perform many very useful actions, such as automatic warning, realtime monitoring, simulation re-sult checking, simulation model self-adapting, error recovery, simulating path tracing, system states inspecting and exception handling, by a unified approach while some specified events occur. The simulation model described by this     

基于扩展Type-2模糊集的故障检测方法

随着系统复杂程度的不断提高,对系统故障的诊断也越来越困难.提出一种扩展的Type-2模糊集合,利用扩展隶属函数的"肯定证据,排除假象"的特性,建立基于Type-2的模糊诊断方法,并给出了相应的设计算法.增加了负值的扩展隶属函数,将系统输出的残差清晰地划分为三个状态:正常、异常和故障.增加了一个状态,能够更好地得出清晰的诊断结果,有效地避免误诊和漏诊.针对三水箱系统,仿真结果表明了该方法的有效性.     

基于模糊Chebyshev基函数神经网络的快速学习算法

将模糊控制与神经网络相结合,用神经网络来实现模糊推理,提出了一种以Chebyshev基函数为隶属函数的模糊神经网络。由于无需调整隶属函数的参数,因此该模糊神经网络模型算法的计算量大大减小,仿真结果表明了该模型算法的有效性和快速性。     

基于MCMC的模糊自适应重要抽样法

针对传统的基于马尔可夫链蒙特卡罗 (Markov chain Monte Carlo,MCMC)的自适应重要抽样法只适用于失效边界确定的系统,而不适用于失效域模糊的渐变结构系统问题,提出基于MCMC的模糊自适应重要抽样法。首先从模糊失效域内的某个初始点出发,根据Metropolis准则构造马尔可夫模拟样本点;然后利用自适应核密度估计构建核抽样概率密度函数并进行重要抽样;最后离散化模糊失效域以计算系统的模糊失效概率。该方法合理地解决了以往渐变结构系统性能可靠性难以仿真分析及仿真效率低的难题,具有较高的仿真效率和精度。应用舵机案例对方法的适用性及高效性进行了验证。     

基于分段模糊Lyapunov方法的离散模糊控制系统设计

针对应用公共Lyapunov函数方法和模糊Lyapunov函数方法判定离散T-S模糊控制系统稳定性存在的保守性和难度，在定义离散型分段模糊Lyapunov函数的基础上，应用并行分布补偿方法（PDC）设计出使模糊系统全局渐近稳定的拉制器，并提出和证明了一个新的判定用环离散T-S模糊系统稳定的充分条件，该条件降低了上述方法的保守性和难度。通过一个仿真例子验证了方法的有效性。     

一种基于MATLAB的模糊控制器综合优化设计方法

提出了一种基于MATLAB的模糊控制器综合优化设计与仿真分析的实现方法。该方法首先利用MATLAB中的模糊系统工具箱结合MATLAB函数构建控制规则可调整的模糊控制器,然后利用最优化工具箱优化模糊控制器的控制规则和参数,从而提高设计模糊控制器的效率。最后利用仿真连接器建立系统仿真模型并在单位阶跃输入信号作用下仿真分析系统动态性能和优化设计结果。仿真表明,控制规则及参数优化后,系统阶跃响应特性基本上能达到“快速—无超调”的设计目标。