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Predictive Control Simulation Study Based on T-S Fuzzy Model

【摘要】:正A T-S fuzzy model was established for nonlinear system by a fuzzy identification method,fuzzy predictive control was developed by combining with generalized predictive control.In this paper,the fuzzy identification method was based on fast fuzzy clustering,premise parameter identification using multi-step random sampling method,fuzzy C clustering method, parameter identification of the conclusions using least squares.This identification method divided fuzzy clustering into two parts,compared with the previous method,it can greatly shorten the time and has a high recognition accuracy.In terms of the nonlinear system,T-S fuzzy model has a good description of features,combined with the moving optimization of generalized predictive control to achieve effective control of nonlinear systems.The simulation results show that the algorithm is effective.

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