一种基于人工免疫原理的最优模糊神经网络控制器

提出了一种基于人工免疫原理的最优RBF模糊神经网络控制器设计方案．首先给出了控制器结构，其次将免疫进化算法用于控制器参数的优化，设计了一种满足二次型性能指标的最优RBF模糊神经网络控制器．将该控制器用于控制实际倒立摆系统，并采用状态变量合成方法以大大减少模糊规则的数目，实验结果验证了该控制器的有效性．     

微操作机械手自校正模糊控制与仿真

在机械手操作臂理论模型的基础上,构造自校正模糊控制器预测控制模型。利用误差向量最小值原理确定模型中各参数向量的估值,以进行实时自适应调整。所设计的控制器可使微操作机械手执行轨迹规划时的误差估值收敛在原点的小邻域内,仿真结果也验证了此方法的有效性。     

免疫克隆算法调节参数的非线性控制器设计

以模糊神经网络( FNN)为基础,结合误差线性反馈构造了一种新型的非线性控制器. 非线性控制器的设计难点在于参数的确定问题,用传统的算法对控制器参数寻优时容易陷入局部收敛,难于取得可靠的参数,因此提出一种改进的免疫克隆选择算法,用于确定非线性控制器的最优参数. 倒立摆的仿真实验表明改进的免疫克隆算法在控制器参数寻优中取得良好的效果,所设计的控制器具有很强的非线性适应能力.     

基于一种混沌BP算法的神经模糊控制器的优化

在模糊控制器设计问题的研究中,结合神经网络和模糊控制的优点,设计了一种全网络化的模糊控制器,使模糊推理的实现过程网络化,清晰化.针对BP算法学习速度慢、易陷入局部最小的缺点,引入混沌思维,提出了基于混沌Logistic方程的BP混合学习算法(CBP),将用于神经模糊控制器参数的优化设计中,使设计的神经模糊控制器具有更优的性能.通过仿真对算法及控制器进行验证,仿真结果表明,上述算法能有效地优化神经模糊控制器的参数和结构,所设计的神经模糊控制器具有较好的性能.     

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。     

基于混沌遗传算法的模糊CMAC控制

分析CMAC神经网络和模糊控制的特性,给出了一种能反映人脑认知的模糊性和连续性的模糊CMAC神经网络控制器,该控制器采用高斯函数作为模糊隶属函数,利用神经网络实现模糊推理并可对隶属函数进行实时调整,从而使其具有学习和自适应能力;针对BP算法易陷入局部极值点的缺点和简单遗传算法局部搜索能力差的不足,提出了一种混合学习算法,即首先利用混沌遗传算法全局搜索的特点来离线优化神经网络的参数,再利用BP算法较强的局部搜索能力对网络参数进行在线调整;仿真结果表明了该方法的可行性和有效性.     

未知参数多变量线性系统自适应模糊广义预测控制

对未知参数多变量线性系统提出了自适应模糊广义预测控制方法.该方法直接用模糊逻辑系统组成的向量设计广义预测控制器,并基于广义误差向量估计值对控制器中的未知向量和广义误差估计值中的未知矩阵进行白适应调整.该方法不但能保证闭环系统所有信号有界,而且可使广义误差向量收敛到原点的一个邻域内.     

未知参数多变量线性系统自适应模糊广义预测控制

对未知参数多变量线性系统提出了自适应模糊广义预测控制方法.该方法直接用模糊逻辑系统组成的向量设计广义预测控制器,并基于广义误差向量估计值对控制器中的未知向量和广义误差估计值中的未知矩阵进行自适应调整.该方法不但能保证闭环系统所有信号有界,而且可使广义误差向量收敛到原点的一个邻域内.

     

预估模糊免疫PID在房间温度控制中的应用

针对空调房间温度对象的大滞后、大惯性、多干扰的特性,设计了具有史密斯(Smith)预估功能的模糊免疫PID控制器.该控制器采用Smith预估和免疫PID控制相结合的结构,借鉴免疫算法的生物免疫反馈机理进行PID参数的在线自适应调整;用模糊控制器来逼近免疫PID的非线性函数,并用遗传算法优化它的隶属度函数.对该控制方案进行系统仿真结果表明:该方法抗扰能力强、调节速度快、超调量小,可用于精确的控制房间温度.     

基于跟踪误差调节的非线性自适应模糊预测控制

将模糊逻辑系统引入预测控制，对一类非线性离散系统提出了直接自适应模糊预测控制的方法，此方法首先建立被控对象的预测模型;然后基于此模型直接利用模糊逻辑系统设计预测控制器，并基于跟踪误差对控制器参数中的未知向量进行自适应调整;最后证明了此方法可使跟踪误差收敛到原点的一个小邻域内。     

智能集成控制在大功率电弧炉系统中的应用研究

针对冶金行业大功率电弧炉的控制，提出了一种基于模糊控制、神经网络和多目标 优化决策相结合的智能集成控制方案．首先采用变结构模糊神经网络控制来设计温度外环控制器，给三相电极电流平衡内环提供电流指令信号，然后在内环控制中综合各种优化目标，构造优化目标函数，运用多目标模糊优化决策来实现整个系统的平衡．现场数据表明运用该控制方案的系统目前已在广东韶关冶炼厂成功运行．     

三级倒立摆的加权变量模糊神经网络控制

为了提高三级倒立摆系统控制的响应速度和稳定性,在设计Mamdani型摸糊推理规则控制器控制倒立摆系统稳定的基础上,设计了一种更有效率的基于Sugeno型模糊推理规则的模糊神经网络控制器。该控制器使用BP神经网络和最小二乘法的混合算法进行参数训练,能够准确归纳输入输出量的模糊隶属度函数和模糊逻辑规则。通过与Mamdani型控制器的仿真对比,表明该Sugeno型模糊神经网络控制器对三级倒立摆系统的控制具有良好的稳定性和快速性,以及较高的控制精度。     

一种基于改进遗传算法的模糊神经网络控制器及其在烧结终点控制中的应用

针对烧结过程这一复杂、多参数耦合的高度非线性系统,融合遗传算法、神经网络和模糊控制的优点,提出一种基于改进遗传算法的模糊神经网络控制方法,并应用于烧结过程终点控制．首先采用遗传算法对给定的模糊神经网络控制器结构参数进行离线优化,然后利用BP算法较强的局部搜索能力和对对象的适应能力,进一步进行参数的在线调整．同时,为解决传统遗传算法早熟和收敛速度慢的问题,从交叉和变异算子、适应度函数选取等方面对遗传算法进行改进．采用精英保留策略,提高了全局搜索性能和收敛速度．仿真结果表明,所提出的控制器优于常规的模糊神经网络控制器(Fuzzy Neural Network Controller, FNNC)．算法的实际应用效果良好,为解决烧结终点控制问题提供了一条新的途径．     

基于可变学习率BP算法的空调控制系统的研究

通过分析控制器参数学习率和控制器性能之间的关系,设计一种基于可变学习速率反向传播算法VLRBP和模糊神经元网络的变频空调控制系统.该系统不仅可以通过反传误差信号训练控制器参数,而且可以根据网络的当前状态朝最优化方向调整控制器参数的学习率.实验结果表明,该控制系统不仅比传统的空调PID控制器和模糊控制器具有更好的控制性能,而且相比基于标准BP算法和动量BP算法的模糊神经网络控制系统,也具有更快的收敛速度和更好的控制精确度.     

一种最优模糊神经网络控制器

基于最优控制的思想,通过对控制系统的过程模拟,提出一种最优模糊神经网络控制器的设计方案,首先利用基于十进制编码机制的遗传算法寻找最优的控制器结构,然后利用基于浮点数编码机制的遗传算法寻的最优的控制器参数,仿真结果表明该控制器优于常规模糊控制器。     

一种基于Rough Sets和模糊神经网络的规则获取的方法

该文提出了一种基于RoughSets思想获取初始规则,并通过模糊神经网络优化,最后再进行简化获取模糊规则,及模糊系统参数学习的方法。并通过实例进行了自动列车运行系统仿真。文中还基于上述实例,将这种基于模糊神经网络的学习与控制方法与标准的BP网络和基本的模糊系统方法进行了比较,并总结了这种方法的特点。结论表明,该文所提出的模糊规则生成和模糊系统学习方法是行之有效的。     

一类非线性神经模糊控制系统

针对离散非线性系统,将神经网络和模糊技术有机结合,模糊神经网络与自适应控制方案相结合,设计了一种模糊神经网络自适应控制系统,它由模糊对向传播(FCP)网络辨识器和径向基函数(RBF)神经网络控制器组成,仿真结果表明了该方案的有效性。     

基于快速算法的模糊神经网络自适应控制

针对过程控制中被控对象常具有非线性、不确定性及参数时变等复杂因素，而难以建立精确的数学模型的情况，提出了一种基于快速学习算法的模糊神经网络自适应预测控制方案。该方案用神经网络作辨识器，模糊神经网络作控制器来实现非线性系统的自适应预测控制。为了克服传统的梯度下降法收敛速度慢、容易陷入局部极小值的缺点，该方案采用递推最小二乘法训练模糊神经网络。仿真结果表明，该方案可以实现模糊控制和神经网络的优势互补，对不确定非线性系统具有很好的控制效果。     

基于RBF的模糊神经网络控制器设计与仿真分析

介绍一种基于RBF的模糊神经网络设计与仿真分析的实现方法。该方法利用MATLAB中的神经网络工具箱图形用户界面GUI结合模糊控制规则表给定的输入/输出样本数据设计、构建RBF模糊神经控制器,并在Simulink中建立系统仿真模型。通过对阶跃输入信号作用下系统动态性能的仿真分析,结果表明基于RBF的模糊神经控制器有良好的控制性能。