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在航天器姿态控制领域,模糊控制技术作为一种辅助控制方法得到越来越多的关注。本文提出了一种基于模糊聚类算法和分布式模糊神经网络的模糊神经网络控制器,并将其用于某型尖急量地大回路姿态控制系统之中。仿真研究表明,这种模糊神经网络控制器能够有效地从样本数据提取信息实现分区域控制,并且具有较强的鲁棒性,该方法具有较为满意的控制效果。 相似文献
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一种模糊神经网络自适应预测控制方案的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种模糊神经网络自适应预测控制方案,对学习公式进行了理论推导,并结合误差补偿以提高预测控制的精度。仿真实验表明,该算法可实现模糊控制和神经网络的优势互补,对非线性复杂系统具备良好的控制性能 相似文献
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本文详细介绍了常规控制和模糊PID控制在直接转矩控制系统中的应用,建立在MATLAB仿真模型的基础上.利用多层神经网络构建模糊PID控制器,通过神经网络自学习能力在线提取模糊控制规则,根据不同时刻的误差和误差变化率运用模糊推理在线自整定PID参数。仿真表明,改进的模糊PID控制器具有常规PID控制器更好的效果。本系统适用于高性能交流伺服或调速系统。 相似文献
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目前,自治式水下机器人(Autonomous Underwater Vehicle,AUV)、自动导引驾驶小汽车、轮船等领域应用模糊规则控制已经受到许多人的关注,模糊规则的制定与训练是其中之关键所在,该文将模朔规则控制应用在无人机自由编队飞行控制中。在训练模糊规则过程中,常规的BP神经网络法存在学习速度慢、无法结合号家知识以及容易陷入局部最小等缺点,为了克服上述不足,文中引人了补偿模糊神经网络,它足一个结合了补偿模糊逻辑和神经网络的混合系统,由面向控制和面向决策的神经元组成,其模糊运算采用动态的、全局优化运算,学习速度快、学习过程稳定。将其用于无人机自由编队飞行的模糊控制规则进行训练,结果表明用补偿模糊神经网络刘模糊规则的训练效果良好。 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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模糊逻辑是人脑思维活动的基本方式,而神经网络则是模仿人脑神经系统功能而设计的一类巨型非线性网络。所以将模糊逻辑与神经网络相结合具有很大的前途。本文利用模糊神经元突破了没有计算机就不能实现模糊控制的传统观点,给出了一种不用计算机就能实现的模糊神经网络控制器,对模糊控制的硬件实现起到积极的作用。 相似文献
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传统的张力控制系统大多采用张力反馈控制的结构,其原理简单,但是控制精度难以达到理想的目标。本文采用模糊神经网络结构,实现对张力的控制,使得张力系统的参数得到优化,而且系统的抗干扰能力强. 相似文献
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模糊神经网络控制器是一种将模糊逻辑与神经网络相结合的智能控制器,其既不依赖于被控对象精确的数学模型,又能根据被控对象参数和环境的变化自适应地调节控制规则和隶属函数参数,但是存在着收敛速度慢,较多局部极小的情况下很容易陷入局部极小值等缺点。针对存在的问题,提出一种模糊神经网络控制器的优化方法。隶属度函数的参数具有全局性,用遗传算法来优化;神经网络的权值代表模糊系统的控制规则,它用神经网络的误差反传算法(BP)来调整。将算法用于航空发动机控制,实现对低压转子转速的无静差控制,与应用BP算法的模糊神经控制相比,控制性能改善较大,结果令人满意。 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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基于RBF辨识的模糊神经网络控制器的设计与实现 总被引:3,自引:0,他引:3
随着众多新型模糊神经网络被提出,针对模糊神经网络具有的典型特点,即需要对输入输出数据范围进行转化和处理,所涉及到的对量化因子和比例因子的实时调节问题,该文提出一种优化方案。其依据神经网络具有的自学习能力,通过增加模糊神经网络的层数,提出一种包含对量化因子和比例因子调节的改进型模糊神经网络,以减少系统的辅助优化环节。同时,引入辨识性能较好的径向基函数神经网络(RBF)为系统提供精确的Jacobian信息,取代常规的近似做法。最后结合实例仿真证明了该优化方案的合理性。 相似文献
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基于神经网络的模糊自适应PID控制方法 总被引:51,自引:0,他引:51
提出一种基于BP神经网络的模糊自适应PID控制器。该控制器综合模糊控制、神经网络与PID调节各自的优点,既具有模糊控制的简单和有效的非线性控制作用,又具有神经网络的学习和适应能力,同时具备PID控制的广泛适应性,仿真实验表明该控制器对模型、环境具有较好的适应能力和较强的鲁棒性。 相似文献
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串联型模糊神经网络PID控制器的设计 总被引:3,自引:0,他引:3
该文提出了一种串联型模糊神经网络PID控制器的设计方法 ,该方法利用人工神经元网络的聚类功能来对反馈回来的误差输入量进行分类 ,然后串联一个模糊控制器 ,并根据人工神经网络的分类结果来构造模糊规则库 ,使整个控制器既具有PID调节的功能 ,同时避免了神经元网络的发散问题 ,并解决了模糊规则库构造的困难 ,从而实现对PID控制器参数的智能调节。 相似文献
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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。 相似文献