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一种PID型模糊神经网络控制器
引用本文:王印松,刘武林. 一种PID型模糊神经网络控制器[J]. 系统仿真学报, 2003, 15(3): 389-392
作者姓名:王印松  刘武林
作者单位:1. 华北电力大学动力工程系,保定,071003
2. 湖南省电力试验研究所,长沙,410000
基金项目:华北电力大学博士学位基金资助(2000BJ0005)
摘    要:为了使一种基于两维控制规则基的PID型模糊控制器具有参数在线学习功能,提出了一种包含一个自回归神经元的五层模糊神经网络,并根据梯度下降法,给出了它各权值的修正算法,该网络可以在反馈控制系统中作为一个自学习控制器来使用,最后,根据有关定理,给出并证明了该网络各层权值学习速率的收敛准则。

关 键 词:模糊逻辑 神经网络 模糊神经网络 学习速率 PID控制
文章编号:1004-731X(2003)03-0389-04
修稿时间:2002-05-21

A Kind of PID-Typed Fuzzy Neural Network Controller
WANG Yin-song,Liu Wu-lin. A Kind of PID-Typed Fuzzy Neural Network Controller[J]. Journal of System Simulation, 2003, 15(3): 389-392
Authors:WANG Yin-song  Liu Wu-lin
Affiliation:WANG Yin-song1,Liu Wu-lin2
Abstract:In order to realize the self-learning ability of a kind of PID-typed fuzzy controller designed only using two-dimension rule base, we design a five-layer fuzzy neural network which contains a self-recurrent neuron and propose the weights correcting method of all its layers on the gradient descent algorithm. This network can be used as a self-learning controller in the feedback control system. It is also given and proved the convergent theorem of the weights learning rate in the network based on the relative theorem.
Keywords:fuzzy logic  neural networks  fuzzy neural networks  learning rate  PID control.
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