對仿人模糊網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)研究的展望-資料下載頁
2025-06-18 08:03本頁面
【正文】 ec之間的模糊關(guān)系，在運(yùn)行中通過不斷檢測e和ec，根據(jù)模糊控制原理來對各個(gè)參數(shù)進(jìn)行在線修改，以滿足不同時(shí)刻e和ec對控制參數(shù)的不同要求，使被控對象有良好的動、靜態(tài)性能。（1）比例系數(shù)kp的作用是加快系統(tǒng)的響應(yīng)速度，提高系統(tǒng)的調(diào)節(jié)精度。（2）積分作用系數(shù)ki 的作用是消除系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)誤差。（3）微分作用系數(shù)kd的作用是改善系統(tǒng)的的動態(tài)性能，其作用主要是在響應(yīng)過程中抑制偏差向任何方向的變化，對偏差變化進(jìn)行提前預(yù)報(bào)。模糊自整定PID是在PID算法的基礎(chǔ)上，通過計(jì)算當(dāng)前系統(tǒng)誤差e和誤差變化率ec，利用模糊規(guī)則進(jìn)行模糊推理，查詢模糊矩陣表進(jìn)行參數(shù)調(diào)整。模糊控制設(shè)計(jì)的核心是總結(jié)工程設(shè)計(jì)人員的技術(shù)知識和實(shí)際操作經(jīng)驗(yàn)，建立合適的模糊規(guī)則表，得到針對kp、ki、kd三個(gè)參數(shù)分別整定的模糊控制表。智能控制是自動化科學(xué)和技術(shù)的一個(gè)嶄新分支，它具有非常廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域，例如智能機(jī)器人控制、智能過程控制、智能調(diào)度與規(guī)劃、專家控制系統(tǒng)、智能故障診斷、智能儀器、醫(yī)院監(jiān)控、語音控制、飛行器控制及自動制造系統(tǒng)控制等，其發(fā)展和應(yīng)用將對整個(gè)科學(xué)和技術(shù)的進(jìn)步起到積極地推進(jìn)作用。本文的重點(diǎn)工作在于模糊控制和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制策略的融合，而難點(diǎn)是RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理解上。其中模糊自適應(yīng)PID整定是以誤差e和誤差變化ec作為輸入，可以滿足不同時(shí)刻的e和ec對PID參數(shù)自整定的要求，利用模糊控制規(guī)則在線對PID參數(shù)進(jìn)行修改。專家PID控制是根據(jù)誤差大小及其變化實(shí)施較強(qiáng)或一般的控制作用，以抑制動態(tài)誤差，來設(shè)計(jì)專家PID控制?；赗BF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)整定的PID控制是具有單隱層的前饋網(wǎng)絡(luò)，它模擬了人腦中局部調(diào)整、相互覆蓋接受域的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，是一種局部逼近網(wǎng)絡(luò)，主要通過輸出權(quán)、節(jié)點(diǎn)中心及基寬參數(shù)來實(shí)現(xiàn)控制器的設(shè)計(jì)。通過仿人模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器和模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器的對比可以看出仿人模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器的優(yōu)越性。 雖然模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論在復(fù)雜系統(tǒng)的控制、辨識等應(yīng)用方面取得了大量研究和應(yīng)用成果，但是模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論在實(shí)際應(yīng)用中仍然存在許多有待解決的問題： ?目前模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、參數(shù)的確定帶有很大的主觀性，用堅(jiān)實(shí)的理論來指導(dǎo)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)是今后一個(gè)重要的研究方向。 。傳統(tǒng)的算法學(xué)習(xí)周期比較長，這就限制了FNN的應(yīng)用。改進(jìn)學(xué)習(xí)算法，提高模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器的實(shí)時(shí)性一直是人們關(guān)注并希望解決的問題。網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)直接關(guān)系到模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的逼近能力和泛化能力，二者之間存在著較為復(fù)雜的關(guān)系。目前對網(wǎng)絡(luò)如何分層，各層節(jié)點(diǎn)輸入和確定等問題仍沒有理論指導(dǎo)。 ，模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)函數(shù)大多是均方差誤差函數(shù)，進(jìn)一步研究適合模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特點(diǎn)的目標(biāo)函數(shù)，提高FNN的自整定能力，也是人們關(guān)注的問題。 ，解決復(fù)雜系統(tǒng)(例如大滯后系統(tǒng)等)的控制問題，仍然是目前FNN研究者的重要課題。另外，由于實(shí)驗(yàn)條件和時(shí)間所限，目前僅限于理論分析和計(jì)算機(jī)仿真研究，理論研究成果需要在今后的實(shí)際控制系統(tǒng)中得到驗(yàn)證和進(jìn)一步改進(jìn)。未來肯定隨著模糊控制和神經(jīng)控制等智能控制的不斷完善，它在工業(yè)過程控制中發(fā)揮的作用越來越大，展現(xiàn)出廣闊的應(yīng)用前景。參考文獻(xiàn)[1] 諸靜. 模糊控制原理與應(yīng)用. 機(jī)械工業(yè)出版社，1999 [2] ，2003 [3] 李遜. 基于模糊神經(jīng)的PID控制器研究與設(shè)計(jì):[D]. 中國石油大學(xué)，2007[4] 張好. 基于知識的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器的研究:[D]. 哈爾濱理工大學(xué)，2006[5] 孫發(fā)東. 基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)控制研究:[D]. 西安理工大學(xué)，2005[6] 蔡自興. 智能控制. 電子工業(yè)出版社，20
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