多变量自适应模糊控制器的设计.doc

文档介绍：
多变量自适应模糊控制器的设计
吕剑锋,杨军**
(北京邮电大学自动化学院,北京 100876)
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摘要:本文研究了一种多变量自适应模糊控制器的设计方法,采用单层神经网络来学习、建
立并修改多变量模糊控制器的控制规则和模糊推理过程,并提出了神经元网络无教师自学习
的解决方案,避免了控制器在实际应用过程中训练样本获取的复杂过程。经过 Labwindows
软件平台的验证,该模糊控制器在控制规则自动生成、多变量关系解耦、学习收敛速率等方
面具有很好的性能,并在非线性时变系统的应用中取得了良好的控制效果。
关键词:自动控制技术;模糊神经;多变量;无教师自学习;自适应
中图分类号:TP181
Multivariable Adaptive Fuzzy Controller
LV Jianfeng, YANG Jun
(Automation School,Beijing University of Posts and munications,Beijing 100876)
Abstract: This paper study a new design of a multivariable adaptive fuzzy controller,using one
single-layer work to learn, create and modify multi-variable control rules and fuzzy inference
process of the fuzzy controller, and put forward solutions for Unsupervised Learning of work
to avoid plex process of getting training validation simulation on the
Labwindows software platform,the result shows that the controller had good performance in control
rules automatic generation, multivariate relationship decoupling and learning convergence
rate,achieving good control effects in nonlinear time-varying systems.
Key words: Automatic control technology; Fuzzy Neural; Multi-variable; Unsupervised Learning;
adaptive
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0 引言
随着计算机技术、电子电路技术、传感器技术的飞速发展,智能控制控制科学与工程研
究不断深入,控制系统向智能控制系统的发展已成为一种趋势,其中模糊控制系统和人工神
经网络控制系统是研究比较深入、应用领域较广、理论积累较深的控制系统。
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模糊逻辑具有模拟人脑抽象思维的特点,而神经网络具有模拟人脑形象思维的特点,将
二者结合起来将有助于从抽象思维和形