模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理與應(yīng)用概述(編輯修改稿)
2025-07-24 04:58 本頁(yè)面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 被控量的精確值，然后將此量與給定值比較得到誤差信號(hào) E 。一般選誤差信號(hào) E 作為模糊控制器的一個(gè)輸入量。把誤差信號(hào) E 的精確量進(jìn)行模糊量化變成模糊量，誤差 E 的模糊量可用相應(yīng)的模糊語(yǔ)言表示，得到了誤差 E 的模糊語(yǔ)言集合的一個(gè)子集 e 。再由e 和模糊控制規(guī)則 R 根據(jù)推理的合成規(guī)則進(jìn)行模糊決策，得到模糊控制量u 。 u =e⊙R (31) 模糊控制的基本原理框圖 Basic block diagram of fuzzy controller為了對(duì)被控對(duì)象施加精確的控制，還需要將模糊量u 轉(zhuǎn)換為精確量，這一步驟在圖31中稱為非模糊化處理。得到了精確的數(shù)字控制量后，經(jīng)數(shù)模轉(zhuǎn)換變?yōu)榫_的模擬量送給執(zhí)行機(jī)構(gòu)，對(duì)被控對(duì)象進(jìn)行一步控制。然后，中斷等待第二次采樣，進(jìn)行第二步控制……。這樣循環(huán)下去，就實(shí)現(xiàn)了被控對(duì)象的模糊控制。 模糊邏輯控制器(Fuzzy Logic Controller)簡(jiǎn)稱為模糊控制器(Fuzzy Controller)，因?yàn)槟：刂破鞯目刂埔?guī)則是基于模糊條件語(yǔ)句描述的語(yǔ)言控制規(guī)則，所以模糊控制器又稱為模糊語(yǔ)言控制器。模糊控制器的組成框圖見(jiàn)圖32，它包括有：輸入量模糊化接口、數(shù)據(jù)庫(kù)、規(guī)則庫(kù)、推理機(jī)和輸出解模糊接口五個(gè)部分。 模糊控制器的組成框圖 Block diagram of fuzzy controller(1)模糊化接口(Fuzzy Interface) 模糊控制器的輸入必須通過(guò)模糊化才能用于控制輸出的求解，因此實(shí)際上它是模糊控制器的輸入接口。其主要作用是將真實(shí)的確定量輸入轉(zhuǎn)換為一個(gè)模糊矢量。 (2)數(shù)據(jù)庫(kù)(Data Base，DB) 數(shù)據(jù)庫(kù)用來(lái)定義模糊控制器中語(yǔ)言控制規(guī)則和模糊數(shù)據(jù)操作，它存儲(chǔ)著有關(guān)模糊化、模糊推理、解模糊等相關(guān)知識(shí)。(3)規(guī)則庫(kù) (Rule Base，RB) 規(guī)則庫(kù)包含若干模糊控制規(guī)則。即以“if…then…”形式表示，對(duì)專家控制經(jīng)驗(yàn)集成而形成的模糊條件語(yǔ)句。語(yǔ)言控制規(guī)則庫(kù)通過(guò)一系列語(yǔ)言控制規(guī)則來(lái)表征控制目標(biāo)和該領(lǐng)域?qū)＜业目刂撇呗裕歉鶕?jù)被控系統(tǒng)的行為特性和專家的控制經(jīng)驗(yàn)總結(jié)編寫(xiě)而成的。由規(guī)則庫(kù)和數(shù)據(jù)庫(kù) 這兩部分組成整個(gè)模糊控制器的知識(shí)庫(kù)(KBKnowledge Base)。 (4)推理與解模糊接口(Inference and DefuzzyInterface) 推理是模糊控制器中，根據(jù)輸入模糊量，由模糊控制規(guī)則完成模糊推理來(lái)求解模糊關(guān)系方程，并獲得模糊控制量的功能部分。推理結(jié)果的獲得，表示模糊控制規(guī)則推理功能已經(jīng)完成。但是，所獲得的結(jié)果仍是一個(gè)模糊矢量，不能直接用來(lái)作為控制量，還必須進(jìn)行一次轉(zhuǎn)換，求得清晰的控制量輸出，即為解模糊。通常把輸出端具有轉(zhuǎn)換功能作用的部分稱為解模糊接口。 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種集模糊邏輯推理的強(qiáng)大結(jié)構(gòu)性知識(shí)表達(dá)能力與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的強(qiáng)大自學(xué)習(xí)能力于一體的技術(shù)，它是模糊邏輯推理與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有機(jī)結(jié)合的產(chǎn)物。一般來(lái)講，模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要是指利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)來(lái)實(shí)現(xiàn)模糊邏輯推理，從而使傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)沒(méi)有明確物理含義的權(quán)值被賦予了模糊邏輯中推理參數(shù)的物理含義。以下主要討論神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模糊系統(tǒng)的融合技術(shù)、模糊推理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初步研究、模糊推理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(FNN)近年來(lái)逐漸成為研究的熱點(diǎn)，原因在于模糊控制和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)二者之間的互補(bǔ)
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