【基於神经网络辨识系统模型的模糊控制器】王葵阳.pdf
摘要 神经网络驱动模糊控制器对不确定性、非线性时变及 参数时变的对象有良好的控制性能、鲁棒性及干扰抑制能 力。本文探讨了有关神经网络学习算法、模糊控制算法、基于神经网络辨识系统模型的模糊控制器算法等方面的问 题.本文首先介绍了神经网络的发展,基本误差反传(BP)算法,分析了基本BP算法的缺陷及目前改进算法的不足.引入新息与旧息的概念,提出通过二维搜索整定(n,α)数 值对的方法对算法改进。取得了满意的效果.文中接着介绍了模糊控制的概况、模糊控制的一般概 念及常见算法。针对模糊控制算法中生成规则的困难,本 文采用模糊控制的思想,基于系统模型已知的假设,提出了 一套新型的模糊控制算法。
Abstract Fuzzy controller based-on neuralworks identification has excellentqualities such rubustness、disturbances rejection to uncertainties time-varying non-linear 8ystem parametertime-varying:Bystem.The paper illustrates problemg about ttheneural networks algrithm、thefuzzy control algrithm、
目录 前 言 第一部分神经网络及其BP算法的改进 一.神经网络的发展- 二 误差反向传播算法(BP算法)T 三.BP算法的改进 第二部分 模糊控制及其新算法 一 概述- 二 模糊控制的一般算法 三.模棚控制规则的自生成及自校正- 四,新型模糊控制器 第三部分 基于神经网络辨识系统模型的模糊控制器-46 一 引言- 二.神经网络驱动模控制器简介 三.