带有干扰观测器的PID-CMAC控制系统设计

PID神经网络有很强的拟合能力,它用于基于神经网络逆模型的干扰观测器设计,并进一步设计了带一种带有干扰观测器的PID-CMAC复合控制系统。该系统解决了内扰无法观测的问题,通过设置干扰观测器加快了消除内扰的过程,CMAC的控制作用使系统输出能够更快地跟踪系统输入。实验表明,该控制系统不仅能够提高系统输出跟踪系统输出的能力,而且能够更快地消除内扰。     

一种新的T-S模糊模型辨识算法

针对非传统T-S模糊模型,给出了一种新的辨识方法。利用改进模糊划分聚类算法辨识前件参数,最小二乘法对模糊模型的后件参数进行辨识。应用Box-Jenkins煤气炉数据和一个非线性系统进行仿真实验,结果证明了该方法的有效性与实用性。