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针对在非线性、时变不确定系统中,常规PID控制器难以获得满意效果的问题,仿照传统PID控制器结构,设计了一种基于T-S模型的模糊神经网络PID控制器。该控制器基于T-S模糊模型,将PID结构融入模糊控制中,充分发挥了模糊系统非线性、可解释性的特点;然后又利用神经网络的学习算法,实现了对模糊控制器的参数调整,使控制器具有了适应时变、不确定系统的自学习和自组织能力。针对非线性、时变系统,将此控制器与传统PID控制器对比进行了仿真研究,并应用于啤酒发酵领域,其结果表明,该控制器取得了令人满意的效果。 相似文献
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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。 相似文献
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提出网点的概念与构造模糊逻辑系统的方法,给出了易于实现的学习算法。该方法适用于模糊规则难以获得而输入输出数据可得的情况,可用于设计基于样本的模糊控制器和系统模糊建模。理论分析和数字仿真说明了该系统的正确性与实用性。 相似文献
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应用单层神经网络设计多变量自适应模糊控制器 总被引:2,自引:0,他引:2
提出一种应用单层神经网络设计多变量自适应模糊控制器的方法。应用单层神经网络可以学习多变量模糊控制规则中的未知参数,还可由它来实现多变量模糊推理过程。该方法能解决多变量模糊控制中普遍存在的规则获取困难和难于实现实时自适应等问题。仿真试验表明,所设计的多变量模糊控制器不仅实时性好,而且可得到满意的控制效果。 相似文献
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模糊逻辑是人脑思维活动的基本方式,而神经网络则是模仿人脑神经系统功能而设计的一类巨型非线性网络。所以将模糊逻辑与神经网络相结合具有很大的前途。本文利用模糊神经元突破了没有计算机就不能实现模糊控制的传统观点,给出了一种不用计算机就能实现的模糊神经网络控制器,对模糊控制的硬件实现起到积极的作用。 相似文献
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锅炉燃烧器模糊-PID复合控制器的设计 总被引:3,自引:0,他引:3
将模糊-PID复合控制器应用于锅炉燃烧器控制器的设计中,许用C8051F020 MCU及其外部接口电路来实现控制。从仿真结果表明,使用这种模糊-PID复合控制器可以获得很好的控制效果。 相似文献
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Hassan B. Kazemian 《Expert Systems》2001,18(4):186-193
This paper compares two types of learning fuzzy controllers, the self-organizing fuzzy (SOF) controller and the hybrid self-organizing fuzzy proportional–integral–derivative (SOF-PID) controller. The SOF is an extension of the rule-based fuzzy controller, with additional rule creation and rule modification mechanisms. The hybrid SOF-PID comprises the SOF as a learning supervisory controller readjusting the proportional gain of the PID controller at the actuator section, when the system is on line. The structures of the SOF controller and the hybrid SOF-PID controller are studied. The performances of the SOF controller and the hybrid SOF-PID controller are compared by applying them to a two-link non-linear revolute-joint robot arm. For the path tracking experiments, the hybrid SOF-PID controller followed the required path more closely and smoothly than the SOF controller. The results of the experiments for the SOF controller and the hybrid SOF-PID controller are also compared with those obtained with a conventional PID controller, using the same values supplied at the setpoint. 相似文献
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一种基于模糊CMAC神经网络的自学习控制器 总被引:6,自引:0,他引:6
通过分析模糊控制和基于广义基函数的CMAC神经网络,提出一种模糊CMAC(FCMAC)神经网络。通过FCMAC权系数的在线学习,实现修正模糊逻辑。给出一种基于FCMAC的自学习控制器的结构及合适的学习算法,这种网络每次学习少量参数,算法简单。仿真结果表明所提出的控制器优于传统的PID控制器。 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
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基于神经网络的模糊自适应PID控制方法 总被引:51,自引:0,他引:51
提出一种基于BP神经网络的模糊自适应PID控制器。该控制器综合模糊控制、神经网络与PID调节各自的优点,既具有模糊控制的简单和有效的非线性控制作用,又具有神经网络的学习和适应能力,同时具备PID控制的广泛适应性,仿真实验表明该控制器对模型、环境具有较好的适应能力和较强的鲁棒性。 相似文献
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对于具有非线性、大时滞、不确定性等特性的难以用精确数学模型描述的多变量复杂系统,靠传统控制理论难以获得理想的控制效果。基于模糊神经网络控制技术不依赖于被控对象精确的数学模型,且能根据被控对象参数的变化自适应调节控制规则和隶属函数参数的特性,进行了采用模糊神经网络控制器实现其控制的应用研究。采用典型的前向型模糊神经网络模型,给出了具有学习功能的多值模糊神经网络控制系统的一种设计方法。仿真实验证明,该系统能够获得较理想的控制效果。 相似文献
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