自适应神经元模糊控制系统的研究

被引：4

作者：

侯卫兵

冯冠平

机构：

[1] 清华大学精密仪器系!北京精密测试技术与仪器国家重点实验室

来源：

控制与决策 | 1997年 / 03期

关键词：

自适应神经元; 模糊控制; 模糊推理;

D O I：

10.13195/j.cd.1997.03.79.houwb.017

中图分类号：

TP273.4 [];

学科分类号：

080201 ; 0835 ;

摘要：

由于噪音、负载扰动等环境条件的变化,过程控制参数及模型结构往往会发生变化。为了提高控制器的性能,通过自适应神经元学习来修改模糊控制规则的控制方法。它通过总结过去控制规则的控制性能,对当前的控制规则进行调整,使之适应环境的变化,改善当前过程控制的输出。经仿真与实际检验,效果良好。

引用

页码：269 / 273

页数：5

共 4 条

[1]

Special issue on neural networks in control system.IEEE Control Syst Mag, 1992,12(2):8—576 W Pedrycz. An identification algorithm in fuzzy relational systems. P J Antsaklis,Guest Ed. Fuzzy Sets and Systems . 1984

[2]

A self—tuning controller. HS Hoopes,W K Hawk,R CLewis. ISA Transactions . 1983

[3]

Fuzzy self tuning of PID controllers. ShizhongHe,Shaohua Tan,FenglanXu. Fuzzy Sets and Systems . 1993

[4]

Special issue on neural networks in control system. P J Antsaklis,Guest Ed. IEEE Control Systems Magazine . 1990

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