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利用混沌优化的模糊控制方法对二级倒立摆系统进行闭环控制。用混沌算法优化控制器的参数,首先将混沌变量引入到模糊控制器的参数域,并进行全局范围内直接寻优,当获得全局近似最优解后,再缩小寻优区间,根据性能指标,在次优解附近继续寻优,得到全局最优参数。控制结果说明该方法是有效可行的。 相似文献
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模糊神经网络的混沌优化算法设计 总被引:2,自引:1,他引:2
提出了一种基于混沌变量的多层模糊神经网络优化算法设计.离线优化部分采用混沌算法,将混沌变量引入到模糊神经网络结构和参数的优化搜索中,使整个网络处于动态混沌状态,根据性能指标在动态模糊神经网络中寻找较优的网络结构和参数.在线优化部分采用梯度下降法,把混沌搜索后得到的参数全局次优值作为梯度下降搜索的初始值,进一步调整模糊神经网络的参数,实现混沌粗搜索和梯度下降细搜索相结合的优化目的,能较快地找到全局最优解.最后对二阶延迟系统进行仿真,结果表明混沌优化方法控制精度高、超调小、响应快和鲁棒性强. 相似文献
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基于模拟退火策略的混沌优化算法的模糊神经网络控制器的设计 总被引:4,自引:0,他引:4
提出了一种基于模拟退火策略的混沌优化算法的模糊神经网络控制器,该模糊控制器由4层BP神经网络表示,控制器参数由混沌粗搜索与细搜索相结合的优化策略优化.对非线性对象的仿真表明了优化方法的有效性和可行性,且控制具有无振荡、超调小、响应快、调节时间短、结构简单、实现容易等特点. 相似文献
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基于一种混沌BP算法的神经模糊控制器的优化 总被引:2,自引:0,他引:2
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. 相似文献
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本文提出了将微粒群优化(PSO)算法应用于模糊控制器的参数优化设计中,针对常用的工业对象模型进行了仿真实验,仿真结果表明基于微粒群算法优化模糊控制器参数可以获得满意的控制效果,PSO算法为模糊控制器的设计提供了一种的新的思路. 相似文献
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具有参数在线修正机构的模糊控制器 总被引:5,自引:0,他引:5
本文分析了模糊控制器三个参数对系统动态及稳态性能的影响,提出了一种新的模糊控制器参数在线修正算法,通过仿真实验效果良好,改善了模糊控制的性能,因而可扩大应用范围,更有实用价值。 相似文献
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基于模糊T-S模型,提出一种具有自学习能力的模糊方法用于批过程建模和最优控制.通过引入与均方误差相关的动态误差传递因子,使用改进的梯度下降法,本方法能够辨识模糊T-S预测模型.对于批过程的受限非线性最优控制,基于所辨识的预测模型,运用庞特里亚金最小值原理和平行分布补偿算法,本方法能够把一个复杂非线性系统最优控制设计问题转化为一些基于复杂T-S预测模型的局部线性系统的最优问题,从而给出一种有效和简单的模糊最优控制策略.所提方法用于一个半连续式反应器的建模和最优控制,仿真结果表明新方法是有效和准确的. 相似文献
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一种最优模糊神经网络控制器 总被引:4,自引:0,他引:4
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。 相似文献
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本文提出一种自适应模糊控制器并将之用于机器人轨迹跟踪控制 ,该控制器采用控制器输出误差方法 (COEM) ,根据控制器的输出误差而不是对象的输出误差来在线地调整模糊控制器的参数 ,无须对对象进行辩识 .仿真结果表明该控制器用于机器人轨迹跟踪控制具有很好的性能 ,是一种有效的控制器 相似文献
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一种新型自学习模糊控制器 总被引:5,自引:0,他引:5
本文设计了一种新的自学习模糊控制器,其模
糊规则与隶属函数分别由整数编码遗传算法与混沌优化算法在线学习,仿真结果验证了设计
的合理性与有效性. 相似文献
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间接自适应模糊控制器的设计与分析 总被引:18,自引:1,他引:18
针对一类不确定非线性系统,基于王立新1994年提出的监督控制方案并利用Ⅱ型模糊系统的逼近能力,提出了一种间接自适应模糊控制器设计的新方案.该方案通过引入最优逼近误差的自适应补偿项来消除建模误差的影响,从而在稳定性分析中取消了要求逼近误差平方可积或逼近误差上确界已知的条件.理论分析证明了闭环控制系统是全局稳定的,跟踪误差收敛到零.仿真结果表明了该方法的有效性. 相似文献
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小脑模型控制系统的遗传算法最优设计 总被引:4,自引:0,他引:4
首次采用遗传算法实现小脑模型控制固定增益的最优设计,并采用超调受限最优化方法进行优化,而且结合线材缠绕坟系统张力控制进行了控制仿真试验,同时采用遗传算法对同一被控对象进行PID最优控制设计,试验结果表明本文方法是有效的,它克服了以往小脑模型控制设计的反复度错的缺点,进而使控制系统设计工作量大大减少,试验还表明,采用遗传算法对小脑模型控制的固定增益进行最优设计,比对PID最优控制设计容易,而且稳定。 相似文献
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本文根据模糊基函数展开的性质构造出一种简化形式的模糊神经元网络(FNN)。这种网络可以对任一种非线性函数进行全局逼近,因此它可以用于非线性控制系统。因为这种FNN具有自适应性,所以用它实现的器可以更好地达到理想的控制效果,通过在模型参控制中的应用证明了此种FNN的有效怀。 相似文献