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龙图腾网获悉国网江苏省电力有限公司;江苏方天电力技术有限公司;国网江苏省电力有限公司双创中心申请的专利一种基于区间二型模糊的T-S模糊模型非线性系统辨识方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115016289B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210808317.2，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于区间二型模糊的T-S模糊模型非线性系统辨识方法是由曹帅;仇晨光;丁超杰;王亚欧;于国强;庞吉年设计研发完成，并于2022-07-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于区间二型模糊的T-S模糊模型非线性系统辨识方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于区间二型模糊的T‑S模糊模型非线性系统辨识方法，涉及自动控制技术领域。该T‑S模糊模型非线性系统辨识方法区间二型模糊C均值聚类进行非线性系统前件参数的辨识，采用最小二乘算法辨识非线性系统的后件参数，并将实时采集非线性系统的条件参数，输入确定前件参数和后件参数的T‑S模糊模型中，预测出非线性系统的决策变量估计值。本发明T‑S模糊模型非线性系统辨识方法大大提升了辨识精度。

本发明授权一种基于区间二型模糊的T-S模糊模型非线性系统辨识方法在权利要求书中公布了：1.一种基于区间二型模糊的T-S模糊模型非线性系统辨识方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1、采集非线性系统的历史数据x k,y，设置T-S模糊模型的聚类中心数量c、初始化聚类中心、初始迭代次数r=0、最大迭代次数I max，其中，x k为第k个条件参数，y为决策变量； 步骤2、将历史数据中的条件参数输入T-S模糊模型中，获取条件参数到聚类中心的欧式距离，计算每个条件参数隶属于某个聚类中心的隶属度高限和隶属度低限； 步骤3、根据条件参数的隶属度高限计算对应聚类中心的高限，根据条件参数的隶属度低限计算对应聚类中心的低限，将对应聚类中心的高限和低限的平均值作为下一次迭代的聚类中心； 步骤4、将迭代次数加1，重复步骤2-3，直至下一次的聚类中心与当前聚类中心的欧式距离小于阈值或者迭代次数大于最大迭代次数，将下一次的聚类中心作为T-S模糊模型的前件参数； 步骤5、通过下一次的聚类中心对应的隶属度高限和隶属度低限计算每个条件参数在某聚类中心对于T-S模糊模型的贡献度，归一化后结合最小二乘算法，确定T-S模糊模型的后件参数； 步骤6、实时采集非线性系统的条件参数，输入确定前件参数和后件参数的T-S模糊模型中，预测出非线性系统的决策变量估计值。

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