动态模糊神经网络控制器在伺服系统中的应用

通过在ANFIS的归一化层与输出层之间加入递归,层提出了一种新型的动态模糊神经网络（DFNN）,将模糊推理系统、神经网络和Ⅲ型控制有机地结合起来。给出DFNN的网络结构,为基于收缩间距隶属函数和BP算法提供了参数调整方法。系统实验表明,DFNN控制器比PID＋前馈控制具有更好的动、静态响应,尤其在前馈信号难以取得的情况下具有更明显的优势。