智能控制在大慣性、非線性系統(tǒng)的應用研究.pdf

1、隨著現(xiàn)代科學技術的發(fā)展，人們所面臨的問題日益復雜多變，所研究的對象也都存在復雜性、非線性、時變性和不確定性等問題，以數(shù)學模型為基礎的傳統(tǒng)控制理論與技術已不能滿足對這些復雜的對象與過程控制的需要，必須發(fā)展新的控制策略。 首先對模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡及模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的背景、發(fā)展和原理等進行了綜述：然后針對大慣性、非線性系統(tǒng)難以用傳統(tǒng)方法辨識的特點，使用聯(lián)想記憶神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)作為建模工具，以再現(xiàn)被控對象的特征，為控制做好鋪墊。針對密度控制系統(tǒng)

2、的非線性特點，設計一種新型的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡控制器，應用多層前饋網(wǎng)絡構(gòu)造模糊變量隸屬函數(shù)和模糊推理控制模型，使神經(jīng)網(wǎng)絡不再表現(xiàn)為黑箱式映射，其所有節(jié)點和參數(shù)都具有模糊系統(tǒng)等價意義。該算法可根據(jù)在線調(diào)整確定初始隸屬函數(shù)和發(fā)現(xiàn)規(guī)則的存在，并可優(yōu)化調(diào)整隸屬函數(shù)，獲得理想輸出。并利用該控制策略進行了仿真研究，證明該控制策略的可行性。 密度控制系統(tǒng)是典型的非線性、大慣性控制系統(tǒng)，根據(jù)提出的聯(lián)想記憶神經(jīng)網(wǎng)絡辨識器，與模糊神經(jīng)網(wǎng)絡控制器相結(jié)合，建