检索结果-内蒙古大学图书馆

系统工程理论与实践 2004年第5期24卷 110-115页

作者：刘军刘丁韩霞白华煜西安理工大学自动化与信息工程学院陕西西安710048

　模糊神经网络控制器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的变化自适应调节控制规则和隶属函数参数,但是模糊神经网络控制器在线修正权值计算量大、过度修正权值还可能导致系统剧烈振荡.针对以上问题,提出了在线修正... 详细信息

　模糊神经网络控制器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的变化自适应调节控制规则和隶属函数参数,但是模糊神经网络控制器在线修正权值计算量大、过度修正权值还可能导致系统剧烈振荡.针对以上问题,提出了在线修正计算中仅对控制性能影响大的权值进行修正,以减小计算量;根据偏差及偏差变化率大小,基于TS模型自适应调节权值修正步长,抑制控制器输出的剧烈变化,避免系统发生振荡.仿真结果表明模糊神经网络控制器的优化设计方法可以改善系统控制性能.

关键词：模糊神经网络控制器优化设计步长权值

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模糊神经网络控制器参数修正方法研究

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仪器仪表学报 2005年第1期26卷 104-106,110页

作者：刘军刘丁白华煜西安理工大学自动化与信息工程学院西安710048

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 ,但是存在着在线修正权值计算量大、过度修正权值还可... 详细信息

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 ,但是存在着在线修正权值计算量大、过度修正权值还可能导致系统剧烈振荡等缺点。针对存在的问题 ,提出了一种模糊神经网络控制器的优化方法 ,即在线自学习过程中 ,仅对控制性能影响较大的控制规则所对应的权值进行修正 ,以减小计算量 ,根据偏差及偏差变化率的大小自适应调节权值修正步长 ,避免系统发生剧烈振荡。

关键词：模糊神经网络控制器权值计算被控对象权值修正在线修正控制规则自学习步长计算量方法研究

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模糊神经网络控制器在卫星姿态控制系统中的应用

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航天控制 2003年第2期21卷 6-13页

作者：张静樊春玲田蔚风上海交通大学仪导航与自动化研究所上海200030

现代卫星的姿轨控制面临着挠性附件对本体姿态的耦合作用。本文将卫星太阳帆板挠性结构对本体姿态的影响增广进系统方程 ,在PID控制器控制刚体卫星的基础上 ,设计了模糊神经网络控制器 ,采用反向传播和最小方差估计的学习方法进行模糊... 详细信息

现代卫星的姿轨控制面临着挠性附件对本体姿态的耦合作用。本文将卫星太阳帆板挠性结构对本体姿态的影响增广进系统方程 ,在PID控制器控制刚体卫星的基础上 ,设计了模糊神经网络控制器 ,采用反向传播和最小方差估计的学习方法进行模糊规则的学习 ,仿真表明 ,模糊神经网络特有的学习和处理定性与定量知识的优点 ,将使卫星姿态在参数变化与外部干扰情况下具有较好的姿态稳定度与精度。

关键词：模糊神经网络控制器卫星姿态控制系统 PID控制器智能控制挠性附件

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木材干燥过程温湿度的T-S型模糊神经网络控制器设计

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电机与控制学报 2016年第10期20卷 114-120页

作者：姜滨孙丽萍曹军东北林业大学机电工程学院黑龙江哈尔滨150040 哈尔滨电工仪表研究所黑龙江哈尔滨150028

木材干燥过程是一个强耦合、大滞后的非线性动力系统,很难准确建立被控对象的数学模型。为了准确控制木材干燥过程的温度和湿度,提高木材干燥质量,将智能控制引入木材干燥控制系统是必然的发展趋势。结合模糊控制和神经网络优点,设计了... 详细信息

木材干燥过程是一个强耦合、大滞后的非线性动力系统,很难准确建立被控对象的数学模型。为了准确控制木材干燥过程的温度和湿度,提高木材干燥质量,将智能控制引入木材干燥控制系统是必然的发展趋势。结合模糊控制和神经网络优点,设计了一种木材干燥窑内温湿度的Takagi-Sugeno(T-S)型模糊神经网络控制器。该控制器无需对象的精确数学模型,适应性强,利用模糊算法解除木材干燥窑内温度和湿度间的强耦合关系,采用神经网络的自学习和自适应能力来实现整个非线性过程的模糊逻辑推理。仿真和实验结果表明,T-S型模糊神经网络控制器有效解决了木材干燥过程的温湿度控制,控制器响应速度快、超调小、鲁棒性强、控制精确度高,可以满足木材干燥控制系统要求。

关键词：木材干燥过程 T-S模型模糊神经网络控制器温湿度控制神经网络

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模糊神经网络控制器（FNN）对超声马达的位置控制

模糊神经网络控制器（FNN）对超声马达的位置控制

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作者：齐震河南科技大学

学位级别：硕士

该文首先简要介绍了USM的发展历史、分类与性能特点,然后深入分析了USM的运行机理,在对现有几种控制方法的优缺点进行分析、比较之后,提出了基于模糊神经网络的模型参考自适应的控制方法.以上海交通大学材料科学与工程学院提供的USM为... 详细信息

该文首先简要介绍了USM的发展历史、分类与性能特点,然后深入分析了USM的运行机理,在对现有几种控制方法的优缺点进行分析、比较之后,提出了基于模糊神经网络的模型参考自适应的控制方法.以上海交通大学材料科学与工程学院提供的USM为控制对象,自行设计了由模糊神经网络控制器(FNN)、单片机、调相控制电路、功率放大电路等部分组成的闭环控制系统.利用Matlab软件包进行了仿真并且用上述闭环控制系统对电机进行了实验研究.仿真与实验结果表明,利用FNN控制器对超声马达的位置进行控制,参考模型和转子位置均能实现定位跟踪,且响应快,无超调.

关键词：超声马达模糊神经网络控制器模糊参考自适应调相控制单片机

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基于改进遗传算法的温湿度模糊神经网络控制器

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农业工程学报 2004年第1期20卷 259-262页

作者：李秀梅赵春江乔晓军刘华毅国家农业信息化工程技术研究中心北京100089 大连理工大学大连116024

为了创造适合作物生长的环境,针对温室系统的特点,该文提出了一种基于改进遗传算法的模糊神经网络控制器,利用改进遗传算法训练模糊神经网络模型,采用此模糊神经网络控制器控制温室系统,由数值实验可以看到采用此控制器的温室系统具有... 详细信息

为了创造适合作物生长的环境,针对温室系统的特点,该文提出了一种基于改进遗传算法的模糊神经网络控制器,利用改进遗传算法训练模糊神经网络模型,采用此模糊神经网络控制器控制温室系统,由数值实验可以看到采用此控制器的温室系统具有响应速度快、过程平稳、编程简单的特点。

关键词：模糊神经网络控制器改进遗传算法温室

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基于Q-学习的模糊神经网络控制器

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计算机工程与应用 2002年第19期38卷 93-96页

作者：陈忠泽林良明颜国正上海交通大学电子信息学院820研究所上海200030

神经模糊系统在机器人的智能控制中具有巨大的应用潜力,但已有的系统构造方法几乎都面临着样本资源匮乏这一巨大困难。为克服传统系统构造方法可能因样本获取困难而引起的“维数灾难”等问题,该文在模糊神经网络中引入了Q-学习机制,提... 详细信息

神经模糊系统在机器人的智能控制中具有巨大的应用潜力,但已有的系统构造方法几乎都面临着样本资源匮乏这一巨大困难。为克服传统系统构造方法可能因样本获取困难而引起的“维数灾难”等问题,该文在模糊神经网络中引入了Q-学习机制,提出了一种基于Q-学习的模糊神经网络模型,从而赋予神经模糊系统自学习能力。文章最后给出了其在菅野模糊小车控制中的仿真结果。实验表明,在神经模糊系统中融入智能学习机制Q-学习是行之有效的;它可以被用来实现机器人智能行为的自学习。值得一提的是,该文的仿真实验在真实系统上同样是容易实现的,只要系统能提供作为评价信号的传感信息即可。

关键词： Q-学习模糊神经网络控制器模糊系统机器人智能控制

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模糊神经网络控制器在DMF回收系统的设计与应用