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自适应T-S型模糊径向基函数网络
被引量:
2
1
作者
程玉虎
王雪松
孙伟
《系统仿真学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007年第19期4440-4444,共5页
针对T-S型模糊推理系统的模型参数辨识问题,充分利用模糊推理系统的可理解性与神经网络的学习能力,提出一种自适应T-S型模糊径向基函数网络。为设计满足精度要求的最小结构神经网络,在对网络学习动态进行分析的基础上,给出了网络拓扑结...
针对T-S型模糊推理系统的模型参数辨识问题,充分利用模糊推理系统的可理解性与神经网络的学习能力,提出一种自适应T-S型模糊径向基函数网络。为设计满足精度要求的最小结构神经网络,在对网络学习动态进行分析的基础上,给出了网络拓扑结构的动态构造学习算法。在不需要任何先验知识的情况下,能够根据任务复杂度和学习进度进行网络隐层节点的自适应增加、合并和删除操作。将该网络应用于非线性函数逼近问题,取得较好的效果。
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关键词
t-s型模糊推理
系统
径向基函数网络
学习动态
结构学习
参数学习
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职称材料
基于改进Gath-Geva聚类方法的磁流变阻尼器T-S模糊建模
被引量:
1
2
作者
田应飞
夏东斌
+3 位作者
杜秀梅
卢胜
晏迅
蒋和跃
《重庆大学学报》
CSCD
北大核心
2022年第3期12-19,共8页
磁流变阻尼器作为车辆智能悬架系统的核心元件,其逆模型的精度是影响车辆悬架减振控制性能的主要因素。文中针对全地形车悬架系统中磁流变阻尼器的滞回非线性导致建模精度低的问题,提出了采用基于改进的Gath-Geva聚类的模糊T-S建模方法...
磁流变阻尼器作为车辆智能悬架系统的核心元件,其逆模型的精度是影响车辆悬架减振控制性能的主要因素。文中针对全地形车悬架系统中磁流变阻尼器的滞回非线性导致建模精度低的问题,提出了采用基于改进的Gath-Geva聚类的模糊T-S建模方法。通过MTS试验机对磁流变阻尼器在不同工作频率、幅值和激励电流下的输出力进行测试和分析。基于试验测试结果和T-S模糊推理方法,建立了阻尼器的逆向模型。采用改进Gath-Geva聚类方法对建立的T-S模糊模型参数进行辨识,获得了激励位移、速度、阻尼力和控制电流之间的关系,提高建模精度和参数辨识速度。最后,通过试验对所提出的模糊非线性建模方法进行验证。结果表明,文中方法对阻尼器的控制电流具有较高的预测精度,电流预测值与实验值的均方根误差仅为0.0088 A。
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关键词
磁流变阻尼器
力学性能
t-s型模糊推理
Gath-Geva聚类
逆模
型
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职称材料
题名
自适应T-S型模糊径向基函数网络
被引量:
2
1
作者
程玉虎
王雪松
孙伟
机构
中国矿业大学信息与电气工程学院
出处
《系统仿真学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007年第19期4440-4444,共5页
基金
国家博士后科学基金(20070411064)
江苏省博士后科学基金(0601033B)
+1 种基金
江苏省青蓝工程(苏教师[2007]2号)
中国矿业大学青年科研基金(0C060093)。
文摘
针对T-S型模糊推理系统的模型参数辨识问题,充分利用模糊推理系统的可理解性与神经网络的学习能力,提出一种自适应T-S型模糊径向基函数网络。为设计满足精度要求的最小结构神经网络,在对网络学习动态进行分析的基础上,给出了网络拓扑结构的动态构造学习算法。在不需要任何先验知识的情况下,能够根据任务复杂度和学习进度进行网络隐层节点的自适应增加、合并和删除操作。将该网络应用于非线性函数逼近问题,取得较好的效果。
关键词
t-s型模糊推理
系统
径向基函数网络
学习动态
结构学习
参数学习
Keywords
t-s
fuzzy inference system
radial basis function network
learning dynamics
structure learning
parameter learning
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于改进Gath-Geva聚类方法的磁流变阻尼器T-S模糊建模
被引量:
1
2
作者
田应飞
夏东斌
杜秀梅
卢胜
晏迅
蒋和跃
机构
重庆嘉陵全域机动车辆有限公司
重庆大学光电工程学院
重庆大学光电技术与系统教育部重点实验室
陆军装备部驻重庆地区第六军事代表室
出处
《重庆大学学报》
CSCD
北大核心
2022年第3期12-19,共8页
基金
中国兵器集团资助项目(T02)。
文摘
磁流变阻尼器作为车辆智能悬架系统的核心元件,其逆模型的精度是影响车辆悬架减振控制性能的主要因素。文中针对全地形车悬架系统中磁流变阻尼器的滞回非线性导致建模精度低的问题,提出了采用基于改进的Gath-Geva聚类的模糊T-S建模方法。通过MTS试验机对磁流变阻尼器在不同工作频率、幅值和激励电流下的输出力进行测试和分析。基于试验测试结果和T-S模糊推理方法,建立了阻尼器的逆向模型。采用改进Gath-Geva聚类方法对建立的T-S模糊模型参数进行辨识,获得了激励位移、速度、阻尼力和控制电流之间的关系,提高建模精度和参数辨识速度。最后,通过试验对所提出的模糊非线性建模方法进行验证。结果表明,文中方法对阻尼器的控制电流具有较高的预测精度,电流预测值与实验值的均方根误差仅为0.0088 A。
关键词
磁流变阻尼器
力学性能
t-s型模糊推理
Gath-Geva聚类
逆模
型
Keywords
MR damper
mechanical properties
t-s
fuzzy reasoning
Gath-Geva clustering
inverse model
分类号
O345 [理学—固体力学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
自适应T-S型模糊径向基函数网络
程玉虎
王雪松
孙伟
《系统仿真学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007
2
在线阅读
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职称材料
2
基于改进Gath-Geva聚类方法的磁流变阻尼器T-S模糊建模
田应飞
夏东斌
杜秀梅
卢胜
晏迅
蒋和跃
《重庆大学学报》
CSCD
北大核心
2022
1
在线阅读
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职称材料
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