补偿模糊神经网络自适应逆控制的仿真研究

该文应用的补偿模糊神经网络（CFNN）是结合补偿模糊逻辑和神经网络的混合系统。由于引入补偿神经元使网络容错性更高，系统更稳定；同时模糊运算采用动态的、全局优化运算，并在神经网络学习算法中动态优化补偿模糊运算，使网络更适应，训练速度更快。将补偿模糊神经网络与白适应逆控制原理结合应用到某位置伺服系统噪声消除控制中，并同用BP网络，传统PID控制和常规模糊神经网络控制效果比较来证明此方法的优越性。仿真结果表明补偿模糊神经网络自适应逆控制在缩短训练时间，提高控制精度等方面都有显著改善。     

一种模糊神经网络控制器参数的混沌优化设计

通过模糊控制与神经网络相串联的方式构成模糊神经网络系统，然后提出一种基于模拟退火策略的混沌优化算法，将该算法引入模糊神经网络参数域中进行优化，实现混沌粗搜索与细搜索相结合优化目的，体现出具有更强的模糊神经网络参数全局最优解的搜索能力。采用该控制器对一个非线性对象进行控制。仿真实验表明，该方法能有效地实现模糊神经网络控制器参数优化，控制具有无振荡、超调小、调节时间短等优点，算法结构简单，容易实现。     

无刷直流电机的模糊神经网络控制设计

在无刷直流电机(BLDCM)的控制上,传统PID等控制方法存在或多或少的不足.在模糊PID控制的基础上提出了一种模糊神经网络PI控制器的设计方法.该方法结合了模糊逻辑与神经网络,使得模糊控制器模拟了人的控制功能,不仅对环境变化有较强的适应能力,还拥有自学习能力.相比模糊PID控制,其具有计算量小、稳定性强等特点.对BLDCM进行建模与分析;在BLDCM数学模型的基础上,分别设计模糊PID控制器和模糊神经网络PI控制器;对设计的控制器进行仿真验证并分析.实验结果表明,模糊神经网络PI控制具有跟踪性能好、超调小、响应快、脉动小等优点,其动静态特性均优于模糊PID控制.     

Add-Mult型模糊神经网络

提出了一种Add-Mult型模糊神经网络模型(AMFNN)，给出了该模型的结构。根据梯度下降算法，给出了AMFNN模糊神经网络的误差反传学习算法。与6种极具代表性的模糊推理方法进行比较的结果表明，AMFNN模糊神经网络模型具有推理精度高、适用范围广、泛化能力强以及实现容易等特点，因而具有广阔的应用前景。     

基于模糊径向基函数神经网络的PID控制算法仿真研究

在传统的PID控制算法基础上,提出了一种基于模糊RBF神经网络的PID控制算法。该算法将RBF神经网络学习能力强与模糊理论的推理能力强的特点结合起来,在线调整比例、积分、微分三个控制参数,仿真结果表明,该算法的控制品质优于常规PID控制,具有较强的自适应能力和鲁棒性。     

基于CAFSA-FNN的扭矩加载系统控制研究*

针对磁粉制动器扭矩加载系统的非线性和滞后性,提出了一种基于混沌人工鱼群-模糊神经网络(CAFSA-FNN)PID控制器。该控制器采用基于Mamdani模型的模糊神经网络来整定PID控制器的控制参数,并结合混沌人工鱼群算法离线粗调和BP算法在线细调来学习和调整模糊神经网络的参数。利用Matlab进行离线仿真优化,在此基础上使用PID控制器、模糊神经网络控制器、人工鱼群-模糊神经网络控制器以及本文设计的控制器进行磁粉制动器扭矩加载实验,实验结果证明了该控制器的稳定性、快速性和有效性,能够解决滞后性问题。     

基于改进粒子群算法的模糊神经网络PID控制器设计

针对模糊神经网络PID控制器中参数初始值的设置对控制器性能影响大的问题,提出一种改进的PSO算法优化模糊神经网络PID控制器参数的设计方法.该方法采用实数编码的方式对控制器参数进行优化,并以ITAT指标作为改进的PSO优化算法的适应度函数.实验仿真表明:经过改进的PSO算法优化的模糊神经网络PID控制器具有良好的动静态性能,响应速度更快,超调量更小,控制精度更高.     

基于改进神经网络的PID整定

针对常规PID控制器对于复杂的、动态的和不确定的系统控制还存在着许多不足之处,提出一种基于模糊RBF神经网络的PID自适应控制方法。首先用改进的模糊K一均值聚类算法初始化RBF神经网络的隐层节点中心和基函数宽度,再采用梯度法优化RBF神经网络自适应地整定PID的三个参数。仿真结果表明该学习算法的实用性和有效性。     

基于FNN与GA相融合的数据挖掘方法研究

模糊神经网络即具有输入信号是模糊量的神经网络,是模糊系统与神经网络相结合的产物,汇聚了二者的优点;遗传算法是一种自适应全局优化概率搜索算法。研究了基于模糊神经网络与遗传算法相融合的一种算法,在应用模糊神经网络进行数据挖掘前,应用遗传算法完成隶属函数的训练,以便更好地进行模糊神经网络学习;经过模糊神经网络学习后,提取相关规则,再次应用遗传算法,进行规则剪枝,提高数据挖掘效率。实验表明,与传统方法相比,该方法能够更快速、更加准确地进行数据挖掘,提取更精确的推理规则。     

基于动态模糊神经网络的生物工程算法研究

目前,模糊神经网络控制在控制领域已成为一个研究热点。把神经网络应用于模糊系统,可以解决模糊系统中的知识抽取问题;把模糊系统应用于神经网络,神经网络就不再是黑箱了,人类的知识就很容易融合到神经网络中。本文提出了一种新型的动态模糊神经网络的结构及其学习算法,该动态模糊神经网络的结构基于扩展的径向基网络。其学习算法的最大特点是参数的调整和结构的辨识同时进行,且学习速度快,可用于实时建模与控制。开发了相关的算法程序,最后针对实际案例进行了仿真分析。仿真结果表明,动态模糊神经网络具有学习速度快、系统结构紧凑、泛化能力强等优点。     

基于自组织模糊神经网络电力系统稳定器的设计

采用一种自组织模糊神经网络设计电力系统稳定器,该稳定器能通过结构和参数的学习,克服传统模糊控制器设计过程吕存在的盲目性及拚养伤性,避免模糊控制器中模糊逻辑规则的冗余成欠缺。仿夫表明该电力系统稳定器具有良好控制性能。     

基于有序神经网络的神经模糊预测控制

本文使用有序神经网络和改进的模糊控制器构成了一种新型的神经模糊预测控制方法，有序网络学习速度快，所需神经数目少，用事先训练好的有序网络代替传统的预测模型，以期增强输出预测的准确性；同时，用一种改进的模糊控制器原有的PID控制器，增强系统的鲁棒性。仿真结果表明，所提出的神经模糊预测控制方法可以获得理想的控制效果。     

模糊神经网络pH控制器的DSP实现

针对pH值控制过程具有较强非线性、纯滞后性的特点，传统PID控制往往达不到满意控制效果。介绍一种将模糊控制技术与神经网络技术相结合构成的模糊神经网络pH控制器，通过数字仿真显示了该控制算法的控制效果优于传统的PID控制和一般的模糊控制算法。并将提出的模糊神经网络控制算法在DSP上进行了实现．通过模拟实验验证了该控制器的可行性。     

一种新型的神经网络在工业加热炉中的应用

针对工业控制过程中较为常见的一种控制过程—电加热炉的炉温控制,采用了一种基于模糊基函数的模糊神经网络控制器,并给出了应用于此模糊神经网络的自学习算法。最后,将该模糊神经网络控制器应用于实际的工业加热炉炉温控制系统中。应用结果表明,该控制方案可改善具有时变及大滞后的炉温控制系统,特别是对于一些缺乏先验知识的实际工业控制过程,该控制策略具有良好的控制效果。     

城市集中供热网参数预测研究

城市集中供热系统已经成为我国北方冬季供暖的一种主要形式，而预测集中供热系统未来一段时间内的参数变化趋势，对热网的运行、调节均起着重要作用。通过对热网中的不确定信息的分析，采用基于模型的模糊神经网络结构，用误差反传算法来训练网络的连接权系数，以呼市热力公司某供热站的供热网参数为研究对象予以建模和预测，其结果表明该算法具有较好的泛化、学习、映射能力。     

线控转向汽车传动比智能控制策略的研究

以线控转向汽车的传动比控制为重点进行研究,提出了传动比智能控制策略,旨在进一步改善系统的转向性能。针对转向系统的不确定性、非线性的特点,在原有基于模型控制方法的基础上,研究了模糊控制和模糊神经网络在传动比控制中的应用;首先利用模糊控制技术设计传动比控制器,然后研究了模糊神经网络的结构和算法,利用模糊神经网络对理想传动比控制进行改进,实现了输入变量隶属函数中心值和宽度的在线调节,进而对传动比进行优化;从仿真结果可以看出基于模糊神经网络的控制方法比单模糊控制扩大了传动比变化的车速范围,更加符合理想传动比的要求,表明基于模糊神经网络控制方法更具有可行性和有效性。     

在线知识获得智能模糊控制器研究

对一些复杂的系统。传统PID或模糊控制很难得到满意控制效果，本文提出采用基于RBF神经网络和遗传算法的自适应模糊控制器来进行控制。由遗传算法在线优化模糊控制器的比例因子、模糊推理规则和隶属函数。并由RBF网络辨识被控对象的动态特性，以评价模糊控制器控制性能。仿真实验表明。优化后的Fuzzy控制器具有较强的学习和自适应控制能力，控制效果优于没有寻优的Fuzzy控制。     

模糊神经网络控制器在伺服系统中的在线应用

基于神经网络的结构，结合模糊控制的理论，提出了一种模糊神经网络在线学习自适应结构，针对模糊神经网络控制器一般存在着在线修正权值计算量大。权值过度修正容易导致系统振荡等缺点，采用变结构变速率的学习方法对网络结构参数权值进行修正。将参数调整后的控制器模型应用于伺服系统中，并与传统的ITAE三阶无静差最优控制进行比较，仿真试验表明该控制器不但能够提高系统的控制品质，同时可以消除输出力矩对被控对象的扰动，具有很好的控制效果。     

脉冲GTAW熔池动态过程模糊神经网络建模与控制

展示了模糊推理与神经网络结合在脉冲GTAW熔池动态过程智能控制中的应用研究 结果.建立了脉冲GTAW平板对接动态过程特征:正反面熔池的最大宽度、长度与面积等参数 的神经网络模型,基于实验数据采用模糊辨识方法提取焊接过程的模糊控制规则,进而设计了 具有自学习适应能力的模糊神经网络控制器.建立了脉冲GTAW熔池动态过程智能控制系统, 焊接实验验证了所设计的模糊神经网络控制器具有智能控制效果.