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一种参数自调整PID模糊控制器 总被引:3,自引:0,他引:3
结合传统PID控制原理,提出一种新型模糊控制器结构,即PID模糊控制器。为提高PID控制器性能,设计能在线调整PID参数的模糊控制方法。仿真结果表明,自调整参数PID型模糊控制器使系统在暂态响应及稳态性能方面性能优良。 相似文献
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基于神经网络的自适应模糊控制器 总被引:10,自引:0,他引:10
本文提出了一种基于神经网络的自适应模糊控制器,控制器为5层前向结构,其输入和输出均为数值量。根据给定的训练数据,通过学习算法,能够实现前件参数和后件参数的辨识,提取控制规则,最后通过仿真实验证明了这种方法的有效性。 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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一种自组织模糊神经网络控制器 总被引:12,自引:0,他引:12
采用一种具有结构和参数学习能力的自组织模糊神经网络控制器设计方法。这种控制器无需事先确定模糊控制规则,能在控制过程中通过神经网络的结构及参数学习在线调整模糊神经网络的结构、产生模糊控制规则、调整规则的参数。仿真表明该控制器能用于一定纯滞后时变对象的控制,具有良好的控制性能。 相似文献
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本文提出了一种分布式神经模糊网络和自学习模糊控制器的构成方法,它是CMAC模型的一种扩展,使其能进行模糊推理和构成自习的模糊控制器,该方法除具有CMAC优点外,还具有以下特点;(1)输入数据通过 模糊划分和隶属函数后自动编码,对精度没有限制;(2)从现场数据直接获取控制规则,即使对未训练的数据,也能结合插值和泛化两种能力,推理出合适的输出。本文还对DNFN的逼近能力进行了讨论,学习实例证明了方法的有效性。 相似文献
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提出了一种分布式神经模糊网络和自学习模糊控制器的构成方法。它是CMAC模型的一种扩展,使其能进行模糊推理和构成自学习的模糊控制器。该方法除具有CMAC优点外,还具有以下特点:输入数据通过模糊划分和隶属函数后自动编码,对精度没有限制;从现场数据直接获取控制规则,即使对未训练的数据,也能结合插值和泛化两种能力,推理给出合适的输出。学习实例证明了方法的有效性。 相似文献
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为了改善模糊控制器的性能,采用了产生式方法自动地调整模糊控制器的量化因子和比例因子。该方法克服了参数固定或者参数选择不合适而引起系统超调大或者系统响应慢的缺点。不需要反复试养伤就能获得较理想的经因子和比例因子。仿真结果表明,该方法能通过在线运行,较快地自动整定出一组满足性能要求的量化因子和比例因子。 相似文献
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自从1965年美国学者LAZadeh教授提出模糊集合论以来,模糊系统理论得到很大的发展,而1974年英国剑桥的E.H.MhlTldani首次应用模糊控制实现了对蒸汽机的控制。使人们对模糊控制引起了极大的热情。近二十年来,模糊控制经历了重大的发展与演变,现已深入到自组织控制,预测控制.多变量控制等方面。但是,无论是何种模糊控制系统,其核心都集中于模糊推理框架。如何将模糊规则表达与近似推理有机结合起来,实现高速动态推理,一直是尚待解决的问题。近年来随着人工种经网络理论的发展,人们开始将神经网络和模糊控制相结合,构成模糊神… 相似文献
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一种新型自寻优模糊控制器 总被引:1,自引:3,他引:1
利用梯度下降法反向修改带有可调整因子的模糊控制器中的可调整因子。提出了一种对可调整因子进行在线实时修改和优化的方法。通过对被控对象的分析给出了控制器参数的初值。在运行过程中,利用该方法对可调整因子进行在线实时修改和优化,实现模糊控制器控制规则的自寻优,使过程具有较好的控制品质。 相似文献
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模糊小波基神经网络的机器人轨迹跟踪控制 总被引:14,自引:1,他引:14
提出一种模糊神经网络控制器并用于机器人轨迹跟踪控制.这种模糊神经网络利用了小波基函数作为隶属函数,可在线根据误差调整隶属函数的形状,使模糊神经网络具有更强的学习和适应能力.仿真与实验结果表明这种网络能很好的用于机器人的轨迹跟踪控制,具有很好的性能. 相似文献
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基于神经网络的自适应模糊控制系统 总被引:1,自引:0,他引:1
张景元 《计算机工程与设计》2014,(10)
针对啤酒发酵过程中罐内温度控制问题,研究神经网络对模糊控制规则的优化方法,利用径向基函数神经网络对模糊控制规则进行优化,提高其自适应能力。以啤酒生产过程中主发酵阶段的数据作为输入样本,通过径向基函数神经网络进行学习训练,校正模糊控制规则,优化模糊控制器。优化前与优化后响应特性曲线的比较结果表明, RB F神经网络学习能力强,收敛速度快;模糊控制规则的完备性和一致性明显改善,控制器的响应速度快、超调量小、稳定性强、控制效果好。 相似文献
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由于BP网络简单的拓扑结构和优秀的逼近能力,它已经被广泛地应用于预测和非线性系统的建模中。但是由于算法自身的不足,在实际应用中会产生很多问题。因此,BP网络的优化已经成为了一个重要的课题。为了提高BP网络的泛化能力,将模糊熵加入到BP网络的性能函数中,提出了基于模糊熵的BP算法。在实验中,将两种算法进行了对比,结果表明改进算法可以有效地提高测试精度,避免了过度拟合。 相似文献
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基于FAM的模糊神经控制器的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
根据模糊联想记忆(FAM)理论, 提出了预解模糊FAM原理, 给出了预解模糊FAM和一般FAM的等价性的构造性证明. 为了提高FAM推理过程的自适应能力, 将神经网络应用于预解模糊FAM推理, 提出了一种新的智能控制器——FAM神经控制器(FAMNC), 以小车倒立摆为控制对象进行了仿真研究, 表明了所提方法的可行性. 相似文献
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基于Additive2multipl icative 模糊
神经网的ATM 网络拥塞控制 总被引:2,自引:0,他引:2
神经网的ATM 网络拥塞控制 总被引:2,自引:0,他引:2
考虑了模糊神经网络的学习功能,提出利用Additive-multiplicative模糊神经网络(AMFNN)对ATM网络进行拥塞控制的方案.在拥塞控制过程中,利用AMFNN模糊神经网络预测下一个将要到达流的特征,结合当前缓冲区的队列信息预测网络是否发生拥塞.一旦预测出将有拥塞发生,控制器则向源端反馈拥塞控制信息,信源根据拥塞信息适当降低传输速率,从而避免了拥塞的发生.仿真结果表明,该方法可改善网络对拥塞的实时处理能力,提高网络资源的利用率. 相似文献
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为了解决前馈神经网络训练收敛速度慢、易陷入局部极值及对初始权值依赖性强等缺点, 提出了一种基于反传的无限折叠迭代混沌粒子群优化(ICMICPSO)算法训练前馈神经网络(FNNs)参数。该方法在充分利用BP算法的误差反传信息和梯度信息的基础上, 引入了ICMIC混沌粒子群的概念, 将ICMIC粒子群(ICMICPS)作为全局搜索器, 梯度下降信息作为局部搜索器来调整网络的权值和阈值, 使得粒子能够在全局寻优的基础上对整个空间进行搜索。通过仿真实验与多种算法进行对比, 结果表明在训练和泛化能力上ICMICPSO-BPNN方法明显优于其他算法。 相似文献