一种基于模糊神经网络的自适应PID智能控制器

设计了一种新的基于模糊神经网络的自适应PID智能控制器,该系统利用模糊神经网络对被控对象进行模糊辨识,同时,采用BP学习算法的神经网络自适应地调整PID控制器的参数,将模糊技术、神经网络与PID控制综合起来,从而实现PID控制的自适应和智能化。仿真实验表明,该控制器具有较高的控制品质。     

一种基于模糊神经网络的智能PID控制器

本文设计了一种基于模糊神经网络的PID控制器,利用模糊神经网络对被控制象进行模糊辨识,采用BP学习算法的神经网络自适应地调整PID控制器的参数,将模糊技术、神经网络与PID控制综合起来,实现PID控制的智能化。通过仿真实验表明,该控制器具有较高的控制品质。     

基于Mamdani模糊逻辑系统的一类未知混沌系统的同步控制

针对一类既含有未知参数又含有不确定非线性项和外界干扰的混沌系统,基于Mamdani模糊逻辑系统的万能逼近性和参数自适应方法,文章提出了一种带有参数自适应律的驱动-响应同步控制方法,并实现了未知混沌系统的渐近同步。其中,利用先验知识构成的模糊逻辑系统被用于逼近混沌系统中的非线性不确定项,而混沌系统中的未知参数则通过自适应方法进行在线估计。在同步控制器设计中,参数自适应律的个数与模糊规则的数目无关,表明该同步方法不仅减少了在线计算量,而且使基于先验知识产生的模糊规则所构成的模糊逻辑系统具有更广泛的应用。最后通过算例说明了该方法的有效性。     

基于模糊RBF神经网络整定的航空发动机多变量解耦控制

为解决航空发动机控制变量之间的强耦合性,构造了基于模糊RBF神经网络整定的航空发动机多变量解耦控制系统.设计了基于模糊RBF神经网络的多变量解耦控制器,在线调整PID控制器的参数并根据Delta学习规则对网络权值进行修正以达到最佳控制;针对某型航空发动机含未建模动态和噪声等随机干扰的非线性模型进行了多变量解耦控制系统仿真.结果表明:系统具有满意的动态性能和解耦特性,该方法不需要知道发动机的精确数学模型,对航空发动机的非线性和不确定性具有较强的自适应能力.     

智能压路机压实模糊神经网络控制及仿真

将模糊系统与神经网络相结合,提出了一种由模糊化层、模糊推理层和清晰化层组成的模糊神经网络结构,并将其用于智能压路机压实控制.针对振动压路机的压实性能要求,采用钟型函数作为隶属度函数,通过计算规则重要度来提取模糊推理层规则群中比较重要的规则,运用补偿模糊神经网络的学习算法解决参数的自动调整问题.把工程实践中得出的模糊控制规则表作为训练模糊神经网络的样本,仿真结果表明该模糊神经网络控制器具有在误差限度范围内的泛化能力.     

间接自适应动态递归模糊神经网络控制器设计

针对仿射非线性系统,提出了一种新型的基于动态递归模糊神经网络(DRFNN)的间接自适应控制器.该控制器采用DRFNN对系统的动态非线性映射进行在线估计,并依据李亚普诺夫稳定性理论推导出DRFNN参数在线调整的自适应算法,同时运用投影算法确保参数向量处于约束集合内.应用自适应DRFNN对动态非线性映射进行在线估计时,仅采用被控系统的1个状态变量作为其输入,避免了因增加输入个数而导致网络结构膨胀的问题,从而加快了收敛速度.仿真结果表明:由自适应DRFNN构成的控制器可使系统具有满意的跟踪性能.     

基于模糊神经网络的机械手自适应控制

单纯的神经网络和单纯的模糊系统具有各自的优点和缺点,模糊神经网络是两者的结合,它可吸取两者的优点而达到更优良的性能。这里提出了一种基于模糊神经网络的自适应控制方法。在利用常规控制器提取初始模糊规则的基础上,利用专家经验对初始规则进行补充,最后再利用误差的反向传播算法对参数进行在线的自适应调整。该方法用于机械手的跟随控制,两个模糊神经网络分别用于主回路控制和对象的逆模型,最后得到了优于样本控制器的跟踪控制效果。     

基于ANFIS的DMFC温度建模和改进模糊控制

针对直接甲醇燃料电池(DMFC)的实时控制要求,采用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)对DMFC系统的工作温度进行建模与控制.基于实验数据建立DMFC电堆温度模型,避免了DMFC电堆的内部复杂性分析.以训练好的网络模型作为DMFC控制系统的参考模型,采用一种改进的模糊遗传算法(FGA)在线对神经模糊控制器的参数和模糊规则进行自适应调整.将所提出的算法与非线性PID和传统模糊算法进行实验比较,结果表明所设计的神经模糊控制器具有较好的性能.     

基于模糊神经网络的PI自适应控制器

利用模糊神经网络的模糊推理能力以及前馈神经网络的逼近能力 ,将其与自适应控制方案结合 ,并取带有控制增量约束的广义目标函数作为优化指标 ,从而推导出一种能对非线性非最小相位系统进行有效控制的模糊神经网络间接自适应控制器。在网络学习算法上采用带有动量项的BP算法。仿真结果表明了该方法的有效性。     

仿射非线性系统的在线自适应模糊神经网络辨识与控制

针对单输入单输出非线性系统的自适应控制问题,提出了一种在线自适应模糊神经网络辨识与鲁棒控制的方法.该方法首先利用广义模糊神经网络学习算法,实时建立对象模型未知系统的逆动态模型,实现网络结构和参数的同时在线自适应.考虑到网络建模误差和外部干扰的存在,还设计了基于控制理论的鲁棒补偿器.仿真结果表明,该方法能对模型未知仿射非线性系统实现鲁棒输出跟踪.