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1.
基于模糊神经网络自适应控制研究   总被引:5,自引:0,他引:5  
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。  相似文献   
2.
模糊神经网络控制器的优化设计   总被引:3,自引:0,他引:3  
模糊神经网络控制器不依赖于被控对象精确的数学模型,又能根据被控对象参数的变化自适应调节控制规则和隶属函数参数,但是模糊神经网络控制器在线修正权值计算量大、过度修正权值还可能导致系统剧烈振荡.针对以上问题,提出了在线修正计算中仅对控制性能影响大的权值进行修正,以减小计算量;根据偏差及偏差变化率大小,基于TS模型自适应调节权值修正步长,抑制控制器输出的剧烈变化,避免系统发生振荡.仿真结果表明模糊神经网络控制器的优化设计方法可以改善系统控制性能.  相似文献   
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