共查询到15条相似文献,搜索用时 62 毫秒
1.
2.
基于多分辨率分析的模糊系统结构辨识算法 总被引:1,自引:0,他引:1
分析了尺度函数多分辨率逼近性以及与T—S模糊系统结构的相似性,提出基于多分辨率分析的模糊系统(MAFS)。在此基础上,利用B—样条尺度函数作为模糊隶属函数具有紧支撑性、多分辨率逼近的特性,从时一频域局域化角度,采用WTMM技术,给出了模糊系统结构辨识算法。仿真结果验证了这种模糊系统在不影响辨识精度情况下,模糊隶属函数具有模糊语义的完备性和可解释性,同时表明该结构辨识算法的正确性和有效性。 相似文献
3.
4.
5.
运用动力学原理建立了小车—倒摆的仿真模型,并以对象输入输出的测试数据为依据,讨论了Takagi—Sugeno模糊模型的参数辨识,提出了模糊逆模型控制方案,基于此借助Matlab的Simulink设计了小车—倒摆的动态模型及其模糊自适应控制系统。仿真结果证明了本文采用的控制策略的有效性。 相似文献
6.
7.
不确定T-S模糊广义系统基于观测器的无源控制 总被引:1,自引:0,他引:1
针对一类范数有界不确定性T-S模糊广义系统,研究了其在满足不确定性的基于观测器的无源控制器的设计问题.在状态不可测的情况下给出了使得闭环系统广义二次稳定且无源的基于观测器的控制器存在的充分条件和设计方法.通过求解若干线性矩阵不等式,获得系统的观测增益与控制增益.最后通过数值仿真例子,说明所提出的设计方法可行、有效. 相似文献
8.
9.
基于神经网络实现的交叉口多相位模糊逻辑控制 总被引:8,自引:1,他引:7
针对城市交叉口交通流的分布特点,给出了一种自适应交叉口多相位控制算法,考虑相邻车道上的车辆排队长度,利用多层BP神经网络实现了道路交叉口多相位模糊控制.仿真结果表明,文章所设计的模糊神经网络控制器能有效地减少单交叉口平均车辆延误,具有较强的学习和泛化能力,为实现交通系统智能控制提供了一条新途径. 相似文献
10.
一种PID型模糊神经网络控制器 总被引:2,自引:2,他引:2
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。 相似文献
11.
12.
基于T-S模型的迭代学习控制算法及其在机器人点位控制中的仿真研究 总被引:3,自引:2,他引:3
考虑了一类特殊的迭代学习控制问题,即用迭代学习方法解决机器人的点位控制问题。采用T-S模型描述机器人系统,在T-S模型的基础上,运用并行分配补偿方法(PDC)确定T-S模型的迭代学习控制器结构,并给出了误差收敛条件。为避免迭代过程的初始定位操作,丈中还设计了模糊循环迭代学习律。最后以在垂直面内运动的单关节的机器人为例说明了所提出方法的有效性。 相似文献
13.
14.
基于量子遗传算法的正规模糊神经网络控制器设计 总被引:6,自引:0,他引:6
针对模糊神经网络控制器通常涉及的参数较多,反传播算法难于收敛的问题,提出了一种优化设计正规化模糊神经网络控制器的量子遗传算法。该方法用量子比特构成染色体,用量子旋转门进行染色体更新,用量子非门进行染色体变异,将量子位的概率幅看作两个并列的基因,因此每条染色体包含两条并列的基因链,在染色体数目相同时,可提高获得全局最优解的概率。对控制器参数随机编码建立初始群体,利用量子遗传算法进行参数优化。实验结果表明该方法是有效的。 相似文献
15.
一类T-S 模糊广义系统的无源控制 总被引:2,自引:0,他引:2
研究了一类T-S模糊广义系统的无源控制问题.通过矩阵分解方法,证明了这类系统容许的充分必要条件.在此基础上,将严格无源的概念引入到T-S模糊广义系统中,得到了使闭环系统容许、严格无源的充分条件,并将此条件用线性矩阵不等式(LMIs)表示.通过解这些矩阵不等式得到状态反馈增益矩阵.这个充分条件,可以一次判定系统的容许、严格无源.最后的数值算例说明所给方法的可行、有效. 相似文献