用T-S型模糊神经网络的机械手轨迹跟踪自适应控制

对于常见的将 CMAC神经网络前馈控制器和常规反馈控制器相结合的机械手轨迹跟踪控制方案 ,它的控制性能同时受神经网络前馈控制器学习能力和反馈控制器控制精度的制约。该文提出的采用 T- S型模糊神经网络的机械手轨迹跟踪自适应控制方案充分利用了 T- S模糊模型的特点和优点 ,以一种基于简化的 T- S型的模糊神经网络作为前馈控制器 ,同时反馈控制器也采用 T- S型模糊神经网络实现。针对三自由度机械手轨迹跟踪问题的仿真实验表明 ,采用 T- S型模糊神经网络的机械手轨迹跟踪自适应控制方案是可行的和有效的     

基于模糊神经网络的变风量空调末端控制方法

针对变风量空调系统末端的稳定控制问题,根据被控对象的特点,提出了采用模糊神经网络(FNN)控制变风量空调系统末端的方案。在MATLAB仿真环境下对模糊神经网络的控制效果进行了模拟仿真,并与普通模糊控制器及典型PID控制器的控制效果进行了比较,结果表明模糊神经网络控制器可以稳定、有效的控制变风量系统的末端装置。     

基于专家模糊神经网络的磁悬浮控制系统的研究

采用了自行设计的DSP系统板,它主要完成数据处理及实时控制以及专家模糊神经网络的控制方案。专家模糊神经网络控制器由模糊神经网络控制器FNC和专家系统EC组成。对径向四自由度磁悬浮轴承模型进行了研究,经仿真和实验表明,控制系统性能良好。     

基于模糊神经网络的变风量空调末端控制方法

针对变风量空调系统末端的稳定控制问题,根据被控对象的特点,提出了采用模糊神经网络(FNN)控制变风量空调系统末端的方案.在MATLAB仿真环境下对模糊神经网络的控制效果进行了模拟仿真,并与普通模糊控制器及典型PID控制器的控制效果进行了比较,结果表明模糊神经网络控制器可以稳定、有效的控制变风量系统的末端装置.     

基于模糊神经网络的大时滞系统的预测控制

工业生产过程中常有大时滞存在,用传统控制方法不能获得满意的控制效果。为解决这个问题,本文提出了基于模糊预测的模糊神经网络（Fuzzy Neural Networks)控制器,根据过程的动态变化实施控制器的在线调整,仿真和实践都表明了该控制方案的优越性。     

基于模糊神经网络的PI自适应控制器

利用模糊神经网络的模糊推理能力以及前馈神经网络的逼近能力 ,将其与自适应控制方案结合 ,并取带有控制增量约束的广义目标函数作为优化指标 ,从而推导出一种能对非线性非最小相位系统进行有效控制的模糊神经网络间接自适应控制器。在网络学习算法上采用带有动量项的BP算法。仿真结果表明了该方法的有效性。     

模糊神经网络在电阻炉温度控制系统中应用

针对电阻炉具有时变,分布参数的非线性特性,将模糊神经网络控制应用于电阻炉温度控制系统.该控制器自适应能力强,利用系统偏差和神经网络辨识模型的输出对模糊神经网络控制器的参数通过一种改进的BP算法进行在线调节,达到对电阻炉温度的实时控制.仿真结果表明模糊神经网络控制器具有良好的控制效果,优于一般PID控制.     

基于模糊神经网络的AGV避障路径研究

通过对AGV运动学模型进行分析,针对AGV在未知环境中的避障问题,将模糊控制与神经网络相结合,形成模糊神经网络控制器,对AGV行驶环境进行分析,将障碍物信息输入控制器,从控制器输出数据中找出避障最佳路径,利用模糊神经网络自学习和自适应能力,提高AGV避障的成功率。     

神经网络自适应模糊控制器设计与应用

把神经网与模糊系统相结合，提出一种基于神经网络的自适应模糊控制器，这种控制系统由模糊神经网络控制器和模糊网络组成，具有自适应学习能力，仿真结果以及应用于温度控制系统中，其鲁棒性明显优于一般Ｆｕｚｚｙ控制。     

基于遗传算法优化的自适应FNN-PID控制器研究

针对传统PID控制器参数整定后因无法在线自动调整而导致控制效果不理想的问题,提出了一种基于遗传算法优化模糊神经网络（FNN, Fuzzy Neural Network）的自适应FNN-PID控制器模型。该模型结合了模糊神经网络良好的自适应自学习能力和遗传算法强大的全局搜索能力,利用遗传算法对模糊神经网络的参数进行优化与训练,使PID控制器能够根据被控对象的变化而适时在线调整自身参数KP, KI和KD,从而达到理想的控制性能。将该控制器应用于异步电动机控制系统进行仿真实验,结果表明：基于遗传算法优化的自适应FNN-PID控制器具有较好的自适应能力和鲁棒性,控制效果明显优于传统PID控制器。     

模糊神经网络控制器参数的混沌优化

为了优化模糊神经网络的参数,将混沌变量引入到模糊神经网络参数寻优方式中,根据系统的性能指标,采用混沌变量进行粗搜索寻优模糊神经网络参数,然后在粗寻优基础上引入基于模拟退火策略的混沌细搜索,最后搜索出的模糊神经网络参数是全局最优的.仿真结果表明:该控制方案有效地实现对非线性对象的最优控制,为工业过程非线性复杂系统的控制提供了一种有效的控制方案.     

汽车ABS模糊神经网络控制系统

针对汽车的防抱死制动系统（ＡＢＳ）工作特点和性能要求，在模糊自适应控制（ＦＡＣ）和神经网络控制的基础上，采用模糊神经网络控制（ＦＮＣ）方案对汽车ＡＢＳ控制系统进行了研究，比较了ＦＡＣ和ＦＮＣ方案．结果显示，汽车ＡＢＳ的ＦＮＣ是成功有效的．且在设计模糊控制器时采用了本文提出的推理轨迹的方法，使模糊控制系统的优化设计更为便捷有效．     

高速网络中基于模糊神经网络的拥塞控制研究

拥塞控制是基于高速网络的多媒体通信研究中的主要难点之一。以ＡＴＭ为研究对象提出了一种基于模糊神经网络的流量预测方法。通过仿真比较、分析了基于常规方法和模糊神经网络方法的性能,证明所提出的方法有效。     

基于模糊神经网络自适应控制研究

为了改善模糊神经网络控制系统的收敛速度,提出一种模糊神经网络自适应控制方案,在传统控制结构的基础上增加系统输出反馈网络,一方面使得控制量包含更多的系统动态信息,另一方面,也不至于增加模糊神经网络控制器的复杂度。仿真结果显示此种结构能够加快控制系统的收敛速度。     

基于神经网络的模糊控制器

提出一种基于神经网络的模糊控制器。它可以把模糊控制的控制规则转化为多层前向神经网络的一对输入、输出样本。用Ｂａｃｋ－Ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ学习算法对网络进行训练,使得网络记忆这些样本,并将这些样本以权值矩阵的形式存储的网络中。网络以”联想记忆“的形式来使用获得的经验对对象实施控制。知道了被控对象少量的定性知识,就可以用这种方法控制对象的行为,这种控制方案可用于对受控对象缺乏精确的数学描述或具有时滞     

直接转矩控制的异步电动机转矩脉动最小化

针对异步电动机直接转矩控制低速转矩脉动大的问题,充分利用模糊控制吸收人的经验思维,以及神经网络对信息的处理具有自组织、自学习的特点,提出一种新的模糊神经网络控制方法.该方法实现了逆变器开关周期的占空比控制,使感应电动机的转矩脉动达到最小.其中,模糊神经网络的训练采用最小二乘法,解决了常规的BP算法容易陷入局部极小的问题.将传统的直接转矩控制方案和模糊神经网络占空比控制方案进行了比较研究,仿真结果校验了模糊神经网络占空比控制方案的有效性.     

一种基于GA的模糊神经网络控制器设计及应用

结合模糊控制、神经网络、遗传算法三种方法的优点 ,提出了一种基于遗传算法的模糊神经网络控制器 ,并分析了其网络结构和离线学习的方法 遗传算法基于全局优化策略 ,避免了反向传播学习算法易陷入局部最优的缺陷 仿真实验和在汽车防抱死制动系统中的应用表明这种控制方案是有效的 ,可行的     

基于单率多点广播数据流的潜在瓶颈链路智能预报

针对单率多点广播数据流传送特点和要求,主要考察在自相似性数据流作用下缓存队列动态特性.运用模糊逻辑推理分析能力和神经网络学习泛化能力,通过引进补偿模糊算子,设计了一类在线无监督学习实时预报补偿模糊神经网络,提出了对单率多点广播数据流网络中潜在瓶颈链路的预报控制策略.并且设计了动态补偿因子,给出了动态补偿因子自适应调节律.仿真实验表明,基于单率多点广播数据流的层次广播树拓扑的潜在瓶颈链路进行智能预报方案是有效的.     

基于车载摄像机移动机器人的模糊神经网络跟踪

针对车载单目摄像机的轮式移动机器人的目标跟踪问题,提出一种模糊跟踪控制方案.方案分为两部分,分别为摄像机控制部分和轮式移动机器人控制部分.摄像机控制部分通过相关特征点之间的连线的夹角设计摄像机云台控制器,使摄像机能够实时跟踪目标,保持目标在图像平面的期望位置上.轮式移动机器人控制部分通过设计T-S模糊神经网络控制器使其能够在视觉伺服反馈下实时调整速度和姿态,实现目标的有效跟踪.仿真结果表明了本文方法的有效性.