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模糊控制中隶属度函数的正确选择是模糊控制器设计的关键,它决定了模糊控制系统的动态、静态性能和控制效果.本文针对传统的获取隶属度函数方法的不足,采用遗传算法对其进行优化,从而使经过优化所获得的隶属度函数更加合理,并将其应用在石膏纤维板厚度控制中.最后经过仿真比较研究,结果表明优化后的模糊控制器的控制品质具有较大的改善和提高. 相似文献
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针对模糊控制器的隶属度函数和模糊控制规则的选取及优化缺乏自学习能力与知识采集的手段,以及遗传算法具有自适应、启发式、概率性、迭代式全局收敛的特点,该文章将遗传算法与模糊控制相结合,给出了一种基于改进遗传算法的模糊控制器设计策略.改进算法引入了分裂算子来避免遗传算法在寻优过程中陷入局部最优解,同时对编码方式、选择算子、交叉算子以及变异算子做了相应的调整与改进.并将此改进算法用于优化模糊控制器的隶属度函数与模糊控制规则.仿真结果表明用该改进算法优化后的模糊控制器较用普通遗传算法优化后的模糊控制器具有更好的控制性能. 相似文献
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用单片机实现模糊控制策略是一种常用的重要的方法,它是根据误差和误差的变化率隶属度函数表,离线计算得到一张模糊控制查询表,用单片机实现查询功能。该方法应用十分广泛,因此优化离散形式的隶属度函数表具有重要的意义。该文提出了一种优化离散形式的隶属度函数表的新方法:即用遗传算法优化模糊集合中的语气算子H,从而优化离散形式隶属函数表。经优化后的隶属函数更能客观地反映控制对象真实特性,从而达到了优化模糊控制器的目的。文章用一个具体的实例以仿真的形式验证了该方法是正确的、有效的。 相似文献
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采用高斯函数作为模糊隶属函数,将模糊控制与神经网络相结合。利用神经网络实现模糊推理,运用了一种模糊高斯基函数神经网络,并用于两关节机器人的轨迹跟踪控制。仿真结果表明,该网络对机器人轨迹跟踪控制具有很好的效果,是一种行之有效的控制方法。 相似文献
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基于Mean-shift算法与模糊熵的图像平滑 总被引:3,自引:0,他引:3
为解决均值漂移算法的滤波核带宽的选择问题,通过分析模糊理论的模糊隶属度函数和Mean-shift算法的核函数的定义,指出可将模糊隶属度函数作为Mean-shift的核函数。由此定义新隶属度函数作为表示灰度信息的核函数,应用Mean-shift算法对一幅混有噪声的细胞图像进行平滑处理。通过实验表明该方法能到达较好的平滑效果且不需要选择核带宽hr。 相似文献
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本文给出了分形隶属度函数的定义,提出了分形隶属度函数模糊控制思想,并利用分形隶属度函数模糊逻辑对四级倒立摆进行了仿真,取得了很好的控制效果。 相似文献
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一种改进的自适应模糊卡尔曼滤波算法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对常规卡尔曼滤波(KF)处理小噪声和变化噪声不足,提出了一种改进的自适应模糊卡尔曼滤波[1](IAF-KF)算法。该算法根据模糊推理输入量的变化特点建立一个新的非线性隶属度函数,取代了常用的三角形线形隶属度函数;然后利用模糊化后的等级和隶属度构造了补偿调节函数(CAF),用于调节卡尔曼滤波算法中的误差,提高实际测量误差与理论测量误差间的匹配程度。仿真实验表明,较之传统的卡尔曼滤波,该方法在小噪声和变化的噪声情形下有效的克服了稳态误差,同时降低了模糊卡尔曼滤波算法的复杂程度。 相似文献
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Yen-Tseng Hsu Chien-Ming Chen 《Fuzzy Systems, IEEE Transactions on》2000,8(2):155-170
For the consideration of different application systems, modeling the fuzzy logic rule, and deciding the shape of membership functions are very critical issues due to they play key roles in the design of fuzzy logic control system. This paper proposes a novel design methodology of fuzzy logic control system using the neural network and fault-tolerant approaches. The connectionist architecture with the learning capability of neural network and N-version programming development of a fault-tolerant technique are implemented in the proposed fuzzy logic control system. In other words, this research involves the modeling of parameterized membership functions and the partition of fuzzy linguistic variables using neural networks trained by the unsupervised learning algorithms. Based on the self-organizing algorithm, the membership function and partition of fuzzy class are not only derived automatically, but also the preconditions of fuzzy IF-THEN rules are organized. We also provide two examples, pattern recognition and tendency prediction, to demonstrate that the proposed system has a higher computational performance and its parallel architecture supports noise-tolerant capability. This generalized scheme is very satisfactory for pattern recognition and tendency prediction problems 相似文献
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区间二型模糊集合将次隶属度做了简化,基于KM降阶算法的区间二型模糊控制器实现起来相对简单。虽然区间二型模糊控制器在一定程度上优于传统的一型模糊控制器或者PI控制器等,但区间二型模糊控制器并没有充分利用二型模糊集合的次隶属度信息。为解决这些问题,研究了普通二型模糊控制器的一般结构,提出了一种等价于PI的二型模糊控制器。该控制器基于普通二型模糊集合的α平面表现形式,在次隶属度函数的顶点处,将区间二型模糊集合简化为一型模糊集合。通过n阶有自平衡对象,无自平衡对象以及2个非线性对象的仿真结果表明,提出的二型模糊控制器能够得到较好的控制效果。 相似文献
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