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本文给出一种模糊人工神经网络控制器(FANNC)作控制机构,用参考模型输出作理想训练目标以及此为基础而建立的广义BP算法作出自适应机构的模型参考自适应模糊人工神经网络控制系统(MRAFANNCS)。真正为一类缺乏精确数学模型的大滞后大惯性对象提供实现自适应控制的有效方法,弥补了一般设计方法的不足,仿真验证了该方法的合理性。 相似文献
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为了提高直接甲醇燃料电池(DMFC)的发电性能,采用自适应神经模糊推理技术(FGA-ANFIS)对电池的工作温度进行建模与控制.首先,基于实验的输入输出数据建立了DMFC电堆温度的自适应神经模糊辨识模型,避开了DMFC电堆的内部复杂性.然后,将训练好的网络模型作为DMFC控制系统的参考模型,采用一种改进的模糊遗传算法对神经模糊控制器的参数和模糊规则进行自适应调整.最后,通过仿真.将所提出的算法与非线性PID和传统模糊算法进行比较,结果表明所设计的神经模糊控制器具有较好的性能. 相似文献
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基于模糊神经网络的模型参考自适应控制 总被引:11,自引:0,他引:11
用模糊神经网络作为控制器,依靠参考模型产生理想的控制系统闭环响应,从而随时得
到控制系统的输出误差.用梯度法实时修正模糊控制器的输入和输出隶属度参数,得到一种
在线模糊自适应控制的新方法.通过倒立摆的仿真实验表明,该方法是可行的并能适应对象
特性的大范围变化. 相似文献
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针对一类非线性函数未知的非线性离散系统,提出一种新的基于广义模糊双曲正切模型的参考模型自适应控制器设计方法,并利用Lyapunov稳定性理论证明了该控制器是全局渐近稳定的.仿真例子证明了该方法的有效性. 相似文献
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模糊控制的设计核心是模糊控制器的设计。为了获得一般模糊控制器的设计,阐明了模糊控制的原理、模糊控制的特点和重要应用。采用两个模糊输入量、一个模糊输出量的模糊控制模型,设计了该模糊控制器的计算软件,并获得了模糊控制总表,在模糊控制总表的基础上编制了实时模糊控制软件,实现了模糊控制器的完整计算机软件设计。 相似文献
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自适应模糊控制的仿真研究 总被引:3,自引:0,他引:3
本文将一种在线变动模糊划分的自适应模糊控制应用在不同对象的控制仿真中,取得了良好的控制品质。对于不同对象,模糊控制器在线判断对象特征,预测控制过程所需能量,在线动态变化模糊集合的划分。控制器需人工设置的参数很少,易于实用到实际控制过程中,本文还给出了模糊控制系统稳定的一个充分条件。 相似文献
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模糊控制与PID控制的对比及其复合控制 总被引:1,自引:0,他引:1
在对PID控制与模糊控制进行对比的基础上提出了一种模糊PID复合控制方案.首先,分别设计了一个常规PID控制器和一个基本模糊控制器;然后,对两种控制方案进行了仿真对比研究,并对它们的优缺点进行了评价;最后,为了将两种方案取长补短、优势互补,设计了一种模糊PID复合型控制器.该复合控制器根据偏差范围的大小,通过模糊控制与... 相似文献
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新型模糊- PID复合控制器设计及应用 总被引:3,自引:0,他引:3
提出一种模糊-PID复合控制器的设计方法,通过PID线性控制器和模糊控制器并行结合,在偏离工作点较远的区域以模糊控制为主,工作点附近则主要使用PID线性控制。为保证两者的平稳过渡,采用模糊推理完成“切换”(模糊切换),仿真结果表明该控制器实现了PID控制器和模糊PID控制器的优势互补和控制性能的明显改进。 相似文献
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抄纸过程水分定量的改进型模糊免疫PID控制 总被引:1,自引:1,他引:0
针对抄纸过程中的水分定量控制对象是一个具有强耦合、非线性、大时滞的难控制对象,提出一种改进型模糊免疫PID控制方法,这种方法用三输出的模糊控制和免疫PID控制相结合的方法,避免了常规模糊免疫控制器只相当于一个非线性P控制器的缺点,能充分发挥PID三个参数的自适应性能;最后将这种方法对抄纸过程的水分定量控制进行了仿真研究,结果表明,该方法比传统模糊免疫PID有更好的自适应性,具有超调小、响应快等优点,对多变量耦合系统具有较强的自适应性、解耦和鲁棒性。 相似文献
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针对公交优先交通信号控制问题,研究了公交优先的信号控制策略,提出了一种变论域模糊神经网络公交优先智能控制方法.提出了基于相位优先度值的公交优先相位选择方法,并给出了其数学描述.建立了绿灯时间的3层模糊控制模型,分别为红灯排队疏散时间、绿灯延长时间和论域调节因子模糊控制器,其中红灯排队疏散时间和绿灯延长时间两个模糊控制器的输出变量均采用变论域,论域的变化考虑混合交通、天气情况、车流转向等因素由论域调节因子模糊控制器确定.模糊控制器采用粒子群优化神经网络实现.仿真结果表明该方法具有较好的公交优先控制效果. 相似文献
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利用BP算法的一种自适应模糊预测控制器 总被引:8,自引:1,他引:7
提出一种由模糊预测器和模糊预测控制器组成的自适应模糊预测控制方案,采用BP算法训练模糊预测器和模糊预测控制器,并给出这种模糊预测控制器的训练算法。控制系统对于具有纯时延的非线性被控过程有良好的控制性能。 相似文献