基于正交变换的区间Ⅱ型模糊模型结构精简

针对奇异值-QR(SVD-QR)分解方法存在有效奇异值难以确定的问题,提出采用列选主QR分解方法对模糊模型结构进行分析.运用该方法分析从模糊模型抽取的2个激活强度矩阵,利用矩阵R主对角元素作为判断规则重要性的依据,根据矩阵Π中每列值为1的元素位置确定所对应的规则,从而选取重要的规则,构建简约的区间Ⅱ型模糊模型.将本文方法和奇异值-QR分解方法应用于混沌时间序列预测,同时还对比了两种方法选取的重要规则在不同样本条件下的适应能力.结果表明,两种方法选取的重要规则存在明显差异,并且采用本文方法可以获得更小的误差,平均误差为0.108 6;在不同样本条件下采用本文方法所得误差基本一致,具有更强的泛化能力.

基于区间Ⅱ型T-S模糊模型的立方体机器人自平衡控制

立方体机器人具有非线性、多变量、强耦合和欠驱动结构不稳定等特性。针对坡面上以棱边为支点自平衡的立方体机器人的控制问题,设计了一种基于区间Ⅱ型T-S模糊模型的立方体机器人自平衡控制系统。首先,基于区间Ⅱ型T-S模糊模型对立方体机器人在坡面上以棱边为支点自平衡进行建模;然后,设计了基于区间Ⅱ型T-S模糊模型的状态反馈控制器,并通过粗糙集对控制器的模糊规则进行约简;最后,实验验证了本文所设计立方体机器人坡面控制系统的可行性。通过实验结果对比可知,相比于传统比例积分微分(PID)控制系统,本文所设计的基于区间Ⅱ型T-S模糊模型的控制系统能更好地处理立方体机器人系统的不精确性和外界扰动。