一种基于遗传算法的高木-关野型模糊模型及其应用

摘要：

文章提出了一种基于遗传算法建立高木-关野型（T-S）模糊模型的编码方法。该方法将模糊模型的输入变量、规则的选择及结构、对应于任意规则中每个输入变量的隶属度函数的中心位置及宽度同时编码进染色体中，并在遗传算法中进化。为了验证此方法的有效性，文中通过此方法对磁流变（MR）阻尼器的逆动力学模型进行了训练，并通过仿真对训练得到的模糊模型的精度与训练数据进行了比较。结果表明，通过此方法得到的进化T-S模糊模型可以实现高非线性模型的参数辨识，且具有较少的输入变量、规则以及较高的精度。

关键词：模糊模型、遗传算法、半主动隔振

所属期刊栏目：16

分类号：TP242.2(自动化技术及设备)

在线出版日期：2017-03-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：15-20