[发明专利]一种多变量语言动力系统建模与控制方法

权利要求书

1.一种多变量语言动力系统建模与控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

建立条件模糊集合的两个不确定度量并计算两者的闭合形式解；

根据所述两个不确定度量的闭合形式解，采用带约束的限制优化方法建立词语模型；

在多维语言状态变量输入词计算模型时，基于单变量规则模块计算语言输出；

从离线状态下专家确定的语言控制序列中选择最优方案；

通过分析期望和实际语言输出的质心之差，在线综合语言控制序列得到语言状态闭环控制方案。

2.根据权利要求1所述一种多变量语言动力系统建模与控制方法，其特征在于：所述建立条件模糊集合的两个不确定度量并计算两者的闭合形式解这一过程包括：

建立α平面的不确定度量；

建立条件模糊集合的平均不确定度量；

建立条件模糊集合的方差不确定度量。

3.根据权利要求1或2所述一种多变量语言动力系统建模与控制方法，其特征在于：所述采用带约束的限制优化方法建立词语模型的过程包括：

建立词语的α＝0平面并分析上下边界的参数和形状；

根据下边界的形状，分析当α∈[0,1]时，α平面形状的变化情况，从而确定相应的参数不等式约束条件；

建立条件模糊集合的不确定度量和调查数据的不确定性度量的相等关系，建立相应的参数等式约束条件；

当条件模糊集合不确定度量方差最大时，以所述约束条件建立词语模型。

4.根据权利要求3所述一种多变量语言动力系统建模与控制方法，其特征在于：所述基于单变量规则模块计算语言输出的过程包括：

建立每个输入变量的单输入单输出模糊规则模块；

确定每个输入变量模糊规则模块的权重词语；

采用语言加权平均方法对每个单变量规则模块计算对应的输出然后再计算最终输出。

5.根据权利要求4所述一种多变量语言动力系统建模与控制方法，其特征在于：所述从离线状态下专家确定的语言控制序列中选择最优方案的过程包括：

建立期望输出语言序列、语言控制序列；

建立语言控制模块计算推理模型；

建立最优语言控制序列的选择标准。

6.根据权利要求5所述一种多变量语言动力系统建模与控制方法，其特征在于：所述通过分析期望和实际语言输出的质心之差，在线综合语言控制序列的过程包括：

建立条件模糊集合质心计算的规律；

设计语言控制序列的综合方法。