Метод идентификации нелинейных объектов с использованием нечеткой кластеризации и фильтрации Калмана

Abstract

Предлагается и протестирован метод идентификации нелинейных систем с использованием алгоритмов нечеткой кластеризации. Результаты моделирования свидетельствуют о возможности адекватного описания нелинейных объектов нечеткими моделями, полученными по этому методу. Показано, что эффективным является применение фильтров Калмана совместно с нечеткой кластеризацией для повышения качества идентификации. Предложенный гибридный метод, объединяющий нечеткую кластеризацию и фильтрацию Калмана, может быть легко реализован на универсальных микропроцессорных вычислителях.