對(duì)仿人模糊網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)研究的展望(編輯修改稿)
2025-07-15 08:03 本頁面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 要課題。在這一領(lǐng)域，許多研究者正將各種智能控制技術(shù)和常規(guī)PID控制方法有機(jī)的融合在一起，提出了多種形式的智能PID控制器?？梢钥吹?，智能PID技術(shù)具有廣闊的研究和應(yīng)用前景。 本課題主要是基于仿人智能的多模態(tài)控制思想，結(jié)合模糊控制和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)精確的控制特點(diǎn)，提出一種仿人智能和模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相融合的控制方法，結(jié)合三種控制方式的優(yōu)點(diǎn)來設(shè)計(jì)控制系統(tǒng)，應(yīng)用于非線性和大滯后的復(fù)雜控制系統(tǒng)中，提高控制效果。仿人智能控制是一種基于知識(shí)的智能控制，模擬了人的控制經(jīng)驗(yàn)與技巧。它是一種具有多種控制模態(tài)的智能控制器，不僅可以用于線性系統(tǒng)還可以用于非線性系統(tǒng)器。仿人智能控制系統(tǒng)類型:仿人智能開關(guān)控制、仿人智能比例控制、仿人智能積分控制、仿人分層遞階智能控制。模糊控制主要是對(duì)輸入量通過經(jīng)驗(yàn)判斷然后采取相應(yīng)控制措施進(jìn)行調(diào)整，將操作者的經(jīng)驗(yàn)總結(jié)成若干規(guī)則即模糊控制規(guī)則，然后仿照人腦的模糊推理過程，確定推理算法。計(jì)算機(jī)可根據(jù)輸入的模糊信息，依據(jù)控制規(guī)則和推理法則，作出模糊決策。最后當(dāng)人們根據(jù)已決定的模糊決策區(qū)執(zhí)行具體的動(dòng)作，執(zhí)行的結(jié)果又是已個(gè)精確量。模糊控制器的工作原理框圖如下[3]：圖1 模糊控制工作原理圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Neural Network）是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的簡(jiǎn)稱,是用大量簡(jiǎn)單的處理單元廣泛連接組成的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)，是在現(xiàn)代生物學(xué)研究人腦組織所取得的成果基礎(chǔ)上提出的，用以模擬人類大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和行為，實(shí)現(xiàn)某個(gè)方面的功能。它有3個(gè)特性：學(xué)習(xí)、概括、和抽取。它的主要應(yīng)用有高速率的數(shù)據(jù)獲得、多傳感器信息融合以及飛行器的辨識(shí)等待。神經(jīng)元結(jié)構(gòu)圖如下：圖2 人體神經(jīng)元模型注：為閥值，wi (i=1,2,…,n)為連接權(quán)值，xj (j=1,2,…,n)為輸入信號(hào)，F(xiàn)為作用函數(shù)。學(xué)習(xí)仿人智能、模糊控制和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在控制中的應(yīng)用，基于仿人智能的多模態(tài)控制思想，結(jié)合模糊控制和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)精確的控制特點(diǎn)，提出一種仿人智能和模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相融合的控制方法，結(jié)合三種控制方式的優(yōu)點(diǎn)來設(shè)計(jì)控制系統(tǒng)，用MATLAB編寫程序并應(yīng)用于非線性和大滯后的復(fù)雜控制系統(tǒng)中，提高控制效果。模糊控制是以模糊集合論、模糊語言變量及模糊邏輯推理為基礎(chǔ)的計(jì)算機(jī)智能控制。其基本結(jié)構(gòu)框圖如圖3所示： 圖3 模糊控制基本結(jié)構(gòu)框圖 從線性控制與非線性控制的角度分類，模糊控制是一種非線性控制。它的組成核心是模糊控制器，所以，從其控制器的智能性看，它屬于智能控制的范疇，而且它已成為目前實(shí)現(xiàn)智能控制的一種重要而且又有效的形式。尤其是模糊控制和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法及混沌理論等新學(xué)科的相融合，正在顯示出其巨大的應(yīng)用潛力。模糊控制器由以下四部分組成[4]： 這部分的作用是將輸入的精確量轉(zhuǎn)換成模糊化量。其中輸入量包括外界的參考輸入、系統(tǒng)的輸出或狀態(tài)等。模糊化的具體過程如下：(1)首先對(duì)這些輸入量進(jìn)行處理以變成模糊控制器要求的輸入量。例如常見的情況是計(jì)算e=ry和ec=de/dt，其中r表示參考輸入，y表示系統(tǒng)輸出，e表示誤差，ec表示誤差的變化。有時(shí)為了減小噪聲的影響，常常將ec進(jìn)行濾波后再使用，例如可取ec==[s /(Ts+1)]e(2)將上述已經(jīng)處理過的輸入量進(jìn)行尺度變換使其變換到各自的論域范圍。(3)將已經(jīng)變換到論域范圍的輸入量進(jìn)行模糊處理，使原先精確的輸入量變成模糊量，并用相應(yīng)的模糊集合表示。 知識(shí)庫(kù)中包含了具體應(yīng)用領(lǐng)域中的知識(shí)和要求的控制目標(biāo)。它通常由模糊控制規(guī)則庫(kù)組成。主要包括各語言變量的隸屬度函數(shù)，模糊因子、量化因子以及模糊空間的等級(jí)數(shù)。規(guī)則庫(kù)包括了用模糊語言變量表示的一系列的
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