基于多源知识的二型模糊系统设计与控制研究

基于二型模糊集合的二型模糊系统具有更多的参数与自由度，在处理各种不确定性、减少规则数目、抗噪声干扰等方面具有明显优势。目前，二型模糊系统的构建主要有两种方法：基于经验知识（人工设定并调整规则）和基于数据（数据驱动）。这两种方法只是利用了多源知识（训练数据、客观的先验知识、主观的经验知识等）中的经验数据或者训练数据，未能充分利用多源知识中所包含的多种信息来弥补单一知识中信息量不足的缺陷。因此，本项目拟展开融合多源知识的二型模糊系统设计与控制关键问题的研究：1)给出基于先验知识的二型模糊系统设计方法，2)给出基于多源知识的二型模糊系统设计方法，并提出能保证多源二型模糊系统性能的约束优化算法，3)分析并证明多源二型模糊系统的逼近性能及泛化能力，4)进行基于多源二型模糊模型的逆控制方法研究，5)在实际问题上，将上述方法用于四绳索牵引水平调节装置的系统建模与控制，并与其他方法进行比较。

基于二型模糊集合的二型模糊系统具有更多的参数与自由度，在处理各种不确定性、减少规则数目、抗噪声干扰等方面具有明显优势。目前，二型模糊系统的构建主要有两种方法：基于经验知识（人工设定并调整规则）和基于数据（数据驱动）。这两种方法只是利用了多源知识（训练数据、客观的先验知识、主观的经验知识等）中的经验数据或者训练数据，未能充分利用多源知识中所包含的多种信息来弥补单一知识中信息量不足的缺陷。.因此，本项目对融合多源知识的二型模糊系统设计与控制关键问题展开研究，提出了基于先验知识（单调性、凸性、对称性）的单输入单输出非归一化区间二型模糊系统的前件参数和后件参数应满足的充分条件、及基于单调性的多输入单输出非归一化区间二型模糊系统的前件参数和后件参数应满足的充分条件。进一步，推导了确保单输入规则模块（SIRM）模糊推理系统为连续性和单调性的参数条件，提出了一种基于先验知识所含信息的单输入规则模块区间二型模糊模型的系统化构建方法，并给出了单输入规则模块（SIRM）模糊推理系统的鲁棒性分析方法。而且，提出了基于先验知识、经验知识、和数据的单输入单输出归一化区间二型模糊系统的设计方法，给出了该二型模糊系统的基于约束最小二乘算法的优化设计方法。然后，给出了利用先验知识和训练数据、采用约束遗传算法的二型模糊系统的优化设计方法，分析了融合多源知识的二型模糊系统的逼近性能及泛化能力。并给出了基于多源知识二型模糊系统的直接逆控制器的设计方法，提出了基于多源知识的二型模糊直接自适应逆控制方案。最后，将上述方法应用于四绳索牵引水平调节装置，设计了基于二型模糊NARX模型的直接逆控制系统及直接自适应逆控制系统，实现了该装置的水平调节控制。.在本项目的研究过程中，出版了专著1部，发表包括13篇国际期刊论文和17篇国际会议论文在内的论文共34篇，其中SCI收录论文2篇、EI收录29篇；获授权国家发明专利1项，获软件著作权登记证书1件，获2010年北京市科学技术奖三等奖（排名第一）；共培养研究生7名，其中博士毕业生6名、硕士毕业生1名。