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用T-S模糊系统来逼近非线性系统,它的IF-THEN规则后件由线性状态空间子系统构成,进而可以应用模糊系统的控制理论求得模糊控制器,用此非线性控制器来控制非线性系统,以求良好的控制效果;将模糊控制技术应用于混沌控制中,可以克服反馈线性化等传统方法对参数完全精确已知的限制;模糊规则后件部分以局部线性方程形式给出的T-S模糊模型可以通过调整相关参数很好地逼近混沌系统,基于该模型采用平行分散补偿技术设计出具有相同规则数目的模糊控制器,控制器所有参数可以通过求解一组线性矩阵不等式一次性得到。仿真结果验证了该方法的有效性。 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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基于递阶遗传算法的模糊控制器的规则生成和参数整定 总被引:3,自引:0,他引:3
提出了一种基于递阶遗传算法的模糊控制器的优化设计方法.采用具有层次结构染色体编码方式的遗传算法来设计模糊控制器,实现了语言控制规则的自动生成和隶属函数参数的自动整定.设计过程无需系统的先验知识和训练数据,具有自组织、自学习的特点.仿真结果表明,该方法优化得到的模糊控制器结构简单、性能优良. 相似文献
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复杂工业过程的遗传模糊神经网络控制 总被引:3,自引:0,他引:3
本文提出一种基于遗传算法和监督学习方法的有效模糊神经网络控制,这种控制器采用并行处理的推理网络,具有两个重要特点:自适应和学习性,所提方法经过仿真和温控验证表明控制性能良好。 相似文献
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针对变风量空调系统的不确定性和参数整定困难问题,提出了一种用遗传算法优化的模糊+变论域模糊PID复合控制器的新方法.该控制器由模糊控制和变论域模糊PID控制两部分组成.在系统动态阶段,采用模糊控制使其具有最优的动态性能;当系统进入稳态阶段,采用变论域自适心模糊PID控制使其具有最优的稳态性能.用遗传算法对主控制器的PID参数值进行离线优化,将其作为在线调节的初值,通过变论域的模糊推理在线调整系统的PID参数,使之具有良好的自适应能力.用模糊平滑切换保证了两种不同控制方式的平稳过渡.将提出的复合控制策略应用于变风量窄调系统的室温串级控制中,计算机仿真结果表明,该方法使系统具有良好的动、稳态性能,抗干扰和鲁棒性好. 相似文献