TS模型的广义预测控制算法

资 源 简 介

TS模型的广义预测控制算法

详 情 说 明

TS模型的广义预测控制算法是一种结合模糊逻辑与预测控制的高级控制策略。TS（Takagi-Sugeno）模糊模型利用局部线性模型和模糊规则描述复杂非线性系统，使控制算法在具有优秀非线性拟合能力的同时保持计算的高效性。

广义预测控制（GPC）是一种基于模型预测的控制方法，通过优化未来一段时间内的控制输入序列，实现系统的最优动态响应。当预测模型采用TS模糊辨识时，系统可以在不同运行状态下自适应地调整局部线性预测模型，从而更精准地描述非线性动态行为。

TS模糊辨识的关键在于规则库的构建和参数优化。通常采用聚类或神经网络方法对输入输出数据进行划分，并通过最小二乘法或梯度下降优化局部线性模型的参数。在预测控制框架下，TS模型的预测输出通过模糊推理综合各局部模型的贡献，并基于滚动优化和反馈校正机制实现闭环控制。

该算法适用于工业过程控制、机器人轨迹跟踪等复杂非线性系统，能够平衡鲁棒性和控制精度，同时减少传统模糊控制中规则爆炸的问题。