Improvement of Takagi-Sugeno Fuzzy Model for the Estimation of Nonlinear Functions

Jiménez Avello, Agustín; Al-Hadithi, Basil M.; Matía Espada, Fernando y Haber Haber, Rodolfo (2010). Improvement of Takagi-Sugeno Fuzzy Model for the Estimation of Nonlinear Functions. "Asian Journal of Control", v. 14 (n. 6); pp. 1-15. ISSN 1561-8625. https://doi.org/10.1002/asjc.310.

Descripción

Título: Improvement of Takagi-Sugeno Fuzzy Model for the Estimation of Nonlinear Functions
Autor/es:
  • Jiménez Avello, Agustín
  • Al-Hadithi, Basil M.
  • Matía Espada, Fernando
  • Haber Haber, Rodolfo
Tipo de Documento: Artículo
Título de Revista/Publicación: Asian Journal of Control
Fecha: Enero 2010
Volumen: 14
Materias:
Palabras Clave Informales: Nonlinear systems;fuzzy systems;Takagi-Sugeno fuzzy model;universal approximators;optimization.
Escuela: E.T.S.I. Industriales (UPM)
Departamento: Automática, Ingeniería Electrónica e Informática Industrial [hasta 2014]
Licencias Creative Commons: Reconocimiento - Sin obra derivada - No comercial

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Resumen

Two new and efficient approaches are presented to improve the local and global estimation of the Takagi-Sugeno (T-S) fuzzy model. The main aim is to obtain high function approximation accuracy and fast convergence. The main problem is that the T-S identification method can not be applied when the membership functions are overlapped by pairs. The approaches developed here can be considered as generalized versions of T-S method with optimized performance. The first uses the minimum norm approach to search for an exact optimum solution at the expense of increasing complexity and computational cost. The second is a simple and less computational method, based on weighting of parameters. Illustrative examples are chosen to evaluate the potential, simplicity and remarkable performance of the proposed methods and the high accuracy obtained in comparison with the original T-S model.

Más información

ID de Registro: 7170
Identificador DC: http://oa.upm.es/7170/
Identificador OAI: oai:oa.upm.es:7170
Identificador DOI: 10.1002/asjc.310
URL Oficial: http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/asjc.310/abstract
Depositado por: Memoria Investigacion
Depositado el: 19 May 2011 08:27
Ultima Modificación: 20 Abr 2016 16:20
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