对一类采样数据较均匀的非线性系统,提出一种基于TS模型的系统辨识算法.首先利用等分区间法对输入空间进行前提结构的划分,并根据所选定的隶属度函数确定每个输入变量在各个模糊子空间中的隶属度,然后利用卡尔曼滤波算法来辨识模型的后件参数.与模糊聚类等辨识算法相比,该算法计算量较小,适用于系统的在线辨识,仿真研究表明该算法具有较高的辨识精度.

提出一种可同时构造多个精确性和解释性较好折中的TS模糊模型的设计方法.该方法由以下两步组成:1)采用模糊聚类算法辨识初始模型;2)利用Pareto协同进化算法对所获得的初始模型进行结构和参数优化.Pareto协同进化算法由规则前件种群和隶属函数种群组成, 其目标函数同时考虑模型的精确性和解释性,采用一种新的基于非支配排序的多种群合作策略.利用该方法对一类合成非线性动态系统进行建模,仿真结果验证了该方法的有效性.