模糊核聚类在优化模糊控制隶属函数中的应用

徐炜君 原大明 刘东升

(东北石油大学秦皇岛分校，河北 秦皇岛 066004)

模糊核聚类在优化模糊控制隶属函数中的应用

徐炜君 原大明 刘东升

(东北石油大学秦皇岛分校，河北 秦皇岛 066004)

针对模糊控制器隶属函数的设计与优化缺乏自学习能力的缺点，将模糊核聚类算法与Trust-Region(信赖域)方法结合起来。首先利用模糊核聚类算法对模糊控制输入、输出样本集进行聚类，然后用Trust-Region最优化方法对聚类结果进行曲线拟合，实现了模糊控制输入、输出空间的划分、隶属函数类型的确定和参数的优化。在Matlab中的仿真结果表明：模糊控制器经过笔者提出的算法优化后控制品质有较大的改善和提高。

模糊核聚类 Trust-Region 曲线拟合 隶属函数优化

模糊控制系统中模糊控制器的设计主要依靠专家的经验且缺乏系统的方法，如何确定隶属函数的形状和隶属函数在模糊子集论域内的分布状况是实际应用中的突出问题[1]。要获得性能良好的模糊控制器，减少主观性和盲目性对系统性能的巨大影响，需要进行两方面工作：一是对模糊控制规则进行优化；二是对输入、输出隶属度函数进行优化[2]。笔者将模糊核聚类算法与模糊控制结合起来，利用模糊核聚类算法对模糊控制系统的输入、输出样本集进行聚类，然后用Trust-Region(信赖域)最优化方法对聚类结果进行有理论模型的曲线拟合，实现了模糊控制系统输入、输出空间的划分和隶属度函数参数的确定、优化，并结合Matlab中的沐浴水温模糊控制系统(shower)进行仿真分析。……