非线性系统模糊辨识方法的研究的开题报告.docx

非线性系统模糊辨识方法的研究的开题报告
一、选题背景
随着科学技术的不断发展，非线性系统的智能控制越来越受到人们的重视，非线性系统模糊控制已经成为智能控制中的一项重要技术。非线性系统模糊辨识是模糊控制中的重要环节之一，它的研究对于实现非线性系统智能控制起着至关重要的作用。
二、研究意义
非线性系统模糊辨识的成功研究对于实现复杂非线性系统的稳定控制、自适应控制、优化控制具有重要的意义，辨识方法的优化可以提高非线性系统的控制性能，增强非线性系统的鲁棒性能和自适应性能，大大提高了非线性控制系统的控制精度和可靠性。因此，对于非线性系统模糊辨识的研究具有重要的理论和应用价值。
三、研究内容
本研究主要针对非线性系统模糊辨识方法展开研究，提出一种基于模糊神经网络的非线性系统模糊辨识方法，并进行实验验证。具体研究内容如下：
1.非线性系统模糊辨识理论研究：深入研究非线性系统模糊辨识的理论方法，分析各种模糊辨识方法的优缺点，为模糊神经网络模型的构建提供理论依据。
2.模糊神经网络模型构建：根据非线性系统模糊辨识的理论，构建基于模糊神经网络的非线性系统模糊辨识模型，建立优化模型。
3.实验设计与数据采集：对待辨识系统构建实验平台进行实验数据采集，获得实际的辨识数据，为非线性系统模糊控制提供实验数据。
4.仿真实验及结果分析：将构建的辨识模型应用到实际非线性系统，实现非线性系统模糊辨识，并进行仿真实验与结果分析，验证所提出的非线性系统模糊辨识方法的有效性和可行性。
四、研究方法
1.文献研究法：运用信息检索、文献综述，查阅相关的非线性系统模糊辨识理论和技术，掌握国内外现有的非线性系统模糊辨识研究情况，为本研究提供理论基础和启示。
2.实验研究法：对一个实际的非线性系统选定适当的输入信号经过实验采集大量的系统输入输出数据，通过模型结构和数据参数的优化，建立适用于该实际非线性系统的非线性系统模糊辨识模型，并进行仿真实验。
五、预期成果
本研究力求解决非线性系统模糊辨识中的关键问题，提出一种基于模糊神经网络的非线性系统模糊辨识方法，并实现非线性系统模糊辨识与控制的目标，获得如下成果：
1.建立基于模糊神经网络的非线性系统模糊辨识模型。
2.验证所提出的非线性系统模糊辨识方法的有效性和可行性。
3.提高对非线性控制问题的理解，积累并完善非线性系统的模糊控制理论，推动非线性系统模糊辨识的发展。
六、工作计划
1.前期调研及文献阅读（2个月）
2.模型理论研究（3个月）
3.模型建立及参数的优化（3个月）
4.仿真实验及结果分析（3个月）
5.论文撰写与成果汇报（1个月）
七、参考文献
[1]张峰，向禹，李珊珊.基于模糊神经网络的非线性系统辨识[J].计算机科学，2018，45(2):198-203.
[2]刘辉.基于模糊系统的非线性系统建模及其应用[D].兰州理工大学，2019.
[3]何影影.基于增量式改进逆传微积分算法的非线性系统辨识[D].河北大学，2018.