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。     

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     

基于模糊神经网络的PID温度控制系统

应用模糊神经网络PID控制技术,建立了高分子聚合物反应温度控制系统.该系统利用模糊神经网络调整PID参数,进一步完善了PID控制的自适应性能.自行设计了该控制系统的硬件和软件部分,可以接入8点热电阻信号,具有显示温度、自动控温、声光报警等功能,应用结果说明,该温度控制系统充分利用了模糊神经网络和PID控制的优点,具有良好的动、静态特性和自适应性.     

基于模糊神经网络的PID温度控制系统

应用模糊神经网络PID控制技术,建立了高分子聚合物反应温度控制系统.该系统利用模糊神经网络调整PID参数,进一步完善了PID控制的自适应性能.自行设计了该控制系统的硬件和软件部分,可以接入8点热电阻信号,具有显示温度、自动控温、声光报警等功能,应用结果说明,该温度控制系统充分利用了模糊神经网络和PID控制的优点,具有良好的动、静态特性和自适应性.     

基于神经网络的发动机故障诊断分类器设计

建立了类间与类内距离之比作为特征提取中的可分判据,设计了分类器的拓扑结构,采用动量梯度下降法作为分类器的训练算法.结果表明,该分类器能够满足工程实际的需要.     

一种模糊神经网络自校正控制器设计与应用

本文提出了一种模糊神经网络智能控制方法，并介绍了采用多层神经网络表达模糊控制和知识规则，模糊推理和学习算法，实验仿真结果表明，这种控制方案可改善具有时变及大纯滞后系统的控制品质，其性质优于一般模糊控制。     

一种基于模糊神经网络的智能PID控制器

本文设计了一种基于模糊神经网络的PID控制器,利用模糊神经网络对被控制象进行模糊辨识,采用BP学习算法的神经网络自适应地调整PID控制器的参数,将模糊技术、神经网络与PID控制综合起来,实现PID控制的智能化。通过仿真实验表明,该控制器具有较高的控制品质。     

基于RBF模糊神经网络控制器的设计及仿真

本文结合模糊控制和神经网络控制各自的特点,设计了RBF模糊神经网络控制器,并应用到洗衣机的控制中.最后,在MATLAB中实现了仿真达到了预期的误差精度要求.     

基于模糊感知器的神经模糊分类器

针对一类基于模糊感知器的神经模糊分类器,分析了隶属函数限制条件对分类结果的影响。并根据模糊密度的概念,提出一种为输入特征选择合适的模糊划分的方法。仿真结果表明了该方法的有效性。     

基于模糊神经网络融合的温度控制方法

针对目前温度控制中存在的问题，研究设计了一种新的适合于非线性、惯性系统应用的动态控制的方法。采用了将具有简单有效的非线性控制作用的模糊控制技术与学习和自适应能力较强的人工神经网络技术相融合的方法，建立了模糊神经网络相融合的智能控制模型。文章详细地介绍了基于模糊神经网络的智能温度控制的实现过程。实际应用结果表明，系统具有较强的实时性和可靠性，不仅温度控制精度高，而且动态响应速度快。该控制方法的研究，为实现最佳温度控制提供了理论根据和有效方法。     

基于模糊神经网络的染色机温度控制

针对染色过程中温度控制系统具有严重的非线性以及较大的时间滞后性，无法精确建立数学模型的特点，设计了一种模糊神经网络控制算法．该算法能实现对恒温、升温、降温过程的分别控制，以达到提高控制效果的目的．提出模糊神经网络控制方法，并设计出相应的控制器，通过Matlab仿真及实际应用论证了该控制器的可行性．     

基于径向基神经网络的精馏塔产品质量自适应控制

对精馏塔全阶模型进行了分析 ,设计了基于RBF神经网络的直接自适应控制器。采用双端控制 ,克服了单端控制的不足。网络权值的调整算法基于所选择的Lyapunov函数 ,这样可保证闭环系统的稳定性和权值参数的收敛性。仿真结果表明所设计闭环系统具有良好的跟踪性和鲁棒性。     

一种基于模糊神经网络和遗传算法的智能PID控制器

常规的PID控制器参数整定方法需要被控对象的精确数学模型,且整定出的参数不能进行在线调整.而模糊控制和神经网络均不依赖被控对象的数学模型,且具有较强的自适应和自学习能力;遗传算法则是一种新型的全局优化方法.鉴于此,提出将模糊控制、神经网络和遗传算法引入PID控制器的设计过程.首先,运用遗传算法优化隶属度函数的中心值和宽度,并借助模糊逻辑控制确定遗传算法中的交叉概率和变异概率.然后,再运用BP算法优化模糊神经网络的连接权系数.仿真结果表明,该方法提高了系统的自适应能力和抗干扰能力,增强了系统的鲁棒性.     

模糊神经网络局部通风机调速控制器

为提高煤矿局部通风机的调速能力,采用模糊控制与神经网络技术,设计了局部通风机智能调速控制器。该控制器由瓦斯检测、风速检测、模糊神经网络控制器、变频调速器和局部通风机五部分组成,采用多层前向神经网络输出控制量。仿真结果表明：通风机速度曲线与实际电机速度曲线误差很小,模糊控制与神经网络的结合能够克服传统线性和非线性控制的缺点,较好地实现煤矿局部通风机的调速,提高了系统的鲁棒性。     

基于模糊控制的人工神经网络模拟在土质边坡安全预测中的应用

从最优化角度出发,用神经网络解决模糊控制系统的规则提取问题,给出可靠的基于BP算法的可靠神经网络模拟过程,对模糊子集个数的选取与系统复杂性、精确性之间的关系进行讨论.为获得边坡复杂工况下的安全特征,建立基于模糊控制的人工神经网络边坡安全预测模型,由大量样本进行网络训练.研究结果表明:所建立的模型预测精度较高,且实用易行;边坡的坡度、内摩擦角、凝聚力对边坡的安全系数影响较大;该预测模型可用于处理普遍存在的不确定性、非线性复杂工程问题;通过模糊控制调整模型,可对不同工程对象进行较精确的模拟分析.     

基于模糊聚类的粒子群神经网络预测卷取温度

影响热轧带钢卷取温度的因素多而且复杂,采用传统的温度预测模型难以达到较高的精度。为了满足卷取温度高精度预测的要求,将模糊聚类分析、神经网络、粒子群算法结合起来,提出了一种基于模糊聚类的粒子群神经网络用于预测卷取温度。运用现场实际数据测试表明,该方法预测卷取温度效果良好。     

带动态因子调整模糊神经网络控制器的研究

探讨了将模糊规则的提取和推理转化为人工神经网络参数的确定及神经计算，提出一种具有自学习功能的模糊神经网络（ＦＮＮ），并用因子动态调整逼近法，解决了系统中静态误差和积分饱和等问题．     

基于小波神经网络的自适应控制器设计

针对一类未知非线性系统,设计了一种基于小波神经网络的自适应控制器,并提出了一种适合在线学习的参数混合训练算法。根据离线和在线学习系统的特性,得到小波神经网络控制器的初始参数,使用混合训练算法在线修正控制律,实现了自适应控制。仿真结果验证了该控制方案的有效性。     

一种粗糙模糊神经网络分类器及其应用

提出了一种粗糙模糊神经网络分类器的模型。其过程为:利用粗糙集理论获取分类知识,根据训练样本建立决策表,进行决策表属性值离散化、属性约简和分类规则的提取;依据约简后决策表的属性、经模糊化处理的属性值及分类规则构造粗糙模糊神经网络分类器。该分类器可以有效地克服粗糙集规则匹配方法抗噪声能力和规则泛化能力差的缺点;同时可简化神经网络的结构,加快网络的训练速度。并详细介绍了该分类器用于汽车车牌字符识别的步骤和实验结果。