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一种模糊神经网络控制系统研究
引用本文:程启明,陈刚,王勇浩.一种模糊神经网络控制系统研究[J].系统工程与电子技术,2005,27(3):501-504.
作者姓名:程启明  陈刚  王勇浩
作者单位:1. 上海电力学院信控系,上海,200090
2. 上海久隆电力集团科技公司,上海,200082
3. 上海理工大学光电学院,上海,200090
基金项目:上海市教委发展基金(20020K02),江苏省计算机信息处理技术重点实验室开放课题基金(苏大科[2000]07号)资助课题
摘    要:针对被控过程的非线性、时变性和复杂性,提出了一种模糊神经控制器与动态辨识器组成的控制系统。该系统的控制器采用模糊神经网络控制器,它的控制参数采用遗传算法全局离线优化对BP算法局部在线调整相结合的混合方法;该系统的辨识器采用变形Elman动态神经网络进行系统辨识。给出了该系统的结构、原理及工作流程,通过仿真实验证明该系统的可行性和有效性。

关 键 词:模糊神经网络  遗传算法  BP算法  Elman网络
文章编号:1001-506X(2005)03-0501-04
修稿时间:2004年1月10日

Study on control system based on a fuzzy neural network
CHENG Qi-ming,CHEN Gang,WANG Yong-hao.Study on control system based on a fuzzy neural network[J].System Engineering and Electronics,2005,27(3):501-504.
Authors:CHENG Qi-ming  CHEN Gang  WANG Yong-hao
Institution:CHENG Qi-ming~1,CHEN Gang~2,WANG Yong-hao~3
Abstract:In view of the nonlinearity and complexity of the controlled process, a control system is proposed which consists of a fuzzy neural network controller and dynamical identifier. The parameters of the fuzzy neural network controller are optimized by the mixed learning methods integrating offline genetic algorithm of global searching ability, with online BP algorithm of local searching ability. The algorithm of system identification based on modified Elman dynamic neural network is employed. The structure, principle and workflows of the system are given. The simulation results show the feasibility and validity of the proposed method.
Keywords:fuzzy neural network  genetic algorithm  BP algorithm  Elman network
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