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针对传统的小脑模型,提出了一种广义模糊小脑模型神经网络(GFCMAC)。它采用模糊隶属度函数作为接收域函数,可以获得较常规CMAC连续性强且有解析微分的复杂函数近似,具有计算量少,学习效率高等优点。研究了GFCMAC接收域函数的映射方法、隶属度函数及其参数的选取规律和学习算法。结合强化学习,提出了一种基于GFCAMC的强化学习算法,讨论了其实现过程。应用于船舶航向控制的仿真结果表明,在有各种风浪干扰下,船舶航向跟踪快且操舵动作合理,适合船舶转向控制要求。 相似文献
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基于模糊CMAC网络的非线性自适应逆控制 总被引:1,自引:0,他引:1
针对非线性自适应逆控制中非线性对象的建模和逆建模的精确性这一问题,提出一种基于模糊小脑模型关节控制器(Fuzzy Cerebellar Model Articulation Controller, FCMAC)网络的非线性自适应逆控制方案.将模糊逻辑思想嵌入到CMAC中构成FCMAC来对非线性对象进行较精确的逆建模,从而构建逆控制系统.在对象特性未知的情况下,选用BP网络来对象进行正建模,并由BP网络的辩识结果来对FCMAC的参数进行调整.仿真实验表明了该方案的有效性,且验证了其控制效果较单纯的CMAC网络逆控制更理想. 相似文献
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一种自适应CMAC神经网络控制器的设计与仿真 总被引:10,自引:2,他引:10
为了消除常规前馈型CMAC神经网络控制器的过学习和振荡现象,基于常规CMAC的基础上,提出了一种自适应CMAC神经网络的控制器结构。该控制器以系统动态误差和给定信号量作为CMAC的激励信号,并与自适应神经网络控制器相并联构成系统的复合控制。仿真实例表明,提出的自适应CMAC神经网络控制器具有良好的鲁棒性、抗干扰能力和自适应能力,是解决非线性和不确定性对象控制问题的一种简便有效的控制算法。 相似文献
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基于CMAC的位置伺服系统神经元离散滑模控制 总被引:1,自引:0,他引:1
针对数控机床位置伺服系统参数不确定及存在外界干扰的特点,将小脑模型关节控制器(CMAC)与滑模控制相结合,设计了基于CMAC的神经元离散滑模制系统及其控制算法.仿真结果表明,该控制方法不但大大降低了普通滑模变结构控制中的抖振,而且具有良好的动静态特性及较强的鲁棒性. 相似文献
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船舶航线保持自适应控制器的设计与仿真试验研究 总被引:3,自引:2,他引:1
主要介绍适用于船舶航线保持自动控制系统的自校正控制算法,由于选择了具有偏航距离加权约束的广义最小差性指标,使所设计的控制器不仅适合于航向保持自动操舵,而且适合于航线保持自动控制,实验表明,该控制器具有良好的性能。 相似文献
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船舶运动航向自适应非线性控制的仿真研究 总被引:3,自引:1,他引:3
针对参数未知的船舶航向非线性控制系统数学模型,考虑船舶操舵伺服机构特性的情况下,船舶航向控制问题成一个虚拟控制系数未知的非匹配不确定非线性控制问题。引入Nussbaurrl函数,并采用逆推(backstepping)技术,成功地解决了上述困难,设计了船舶航向自适应非线性控制器;借助Lyapunov函数证明了所设计控制器使最终的闭环非匹配不确定船舶运动非线性系统中的所有信号有界,系统的实际航向自适应地保持设定航向。以大连海事大学“育龙”轮为例进行仿真研究,结果证明所设计的控制器是有效的。 相似文献
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自校正模糊控制器的设计及其应用研究 总被引:7,自引:0,他引:7
提出了一种规则自校正模糊控制器,该控制器通过对模糊规则进行修改,使系统具有学习功能,从而改善控制器的性能,仿真结果表明该控制器具有很好的动态特性和鲁棒性. 相似文献
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一类多关节机器人系统的模糊滑模控制算法仿真 总被引:3,自引:4,他引:3
针对具有参数不确定性的多关节机器人动力学系统,提出了一种基于模糊逻辑的滑模控制方案。该方案采用模糊滑模跟踪控制设计,柔化了控制信号,减轻了一般滑模控制的抖振现象。利用李亚普诺夫定理证明了闭环模糊控制系统的稳定性和跟踪误差、控制信号的有界性。仿真结果表明了所提出的控制策略是有效的。 相似文献
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模糊控制在聚合反应釜中的应用及仿真研究 总被引:5,自引:0,他引:5
根据聚合反应釜的大惯性,大滞后特性,用传统的PID控制,模糊PID控制、分段模型控制和史密斯-模糊控制进行仿真研究,最后得到理想的史密斯-模糊控制方法。 相似文献
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汽轮机调速系统CMAC网络PID并行优化控制 总被引:7,自引:0,他引:7
针对汽轮机调速系统存在死区、饱和等非线性的控制特点,提出了基于混沌优化策略与CMAC网络PID并行控制相结合的控制方法,并将其应用于汽轮机调速系统的参数设计中。该方法首先通过混沌搜索,得到控制器参数的次优值,然后利用变尺度的方法在次优值附近找出控制器参数的全局最优值。与CMAC网络传统PID并行控制以及单纯PID控制相比较的仿真结果表明,该方法能更好地提高控制系统的精度和响应速度。 相似文献
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一种广义模糊小脑模型神经网络及其仿真研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对传统的小脑模型,在保留CMAC原有增强和局部特性的基础上,结合模糊逻辑的思想,采用模糊隶属度函数作为接收域函数,提出了一种广义模糊小脑模型神经网络(GFAC)。研究了GFAC接受域函数的映射规律、隶属度函数及其参数的选取规律和学习算法。仿真结果表明GFAC具有良好的泛化能力和逼近精度,利用GFAC可以获得较常规CMAC连续性强且有解析微分的复杂函数近似。 相似文献