基于小脑模型-模糊滑模控制的电力系统低频振荡控制策略研究 被引量：1

1

作者 聂永辉 曲铭锐 +2 位作者 周恒宇 张瑞东 张杰 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第2期789-798,共10页

由于现代电力系统互联规模不断增大,柔性控制系统加入和长距离输电使得电网阻尼不断减小,运行方式的多变性不断改变系统潮流分布,极易引发低频振荡现象。针对此问题,该文提出一种基于小脑模型关节误差修正的模糊滑模附加阻尼控制策略。... 由于现代电力系统互联规模不断增大,柔性控制系统加入和长距离输电使得电网阻尼不断减小,运行方式的多变性不断改变系统潮流分布,极易引发低频振荡现象。针对此问题,该文提出一种基于小脑模型关节误差修正的模糊滑模附加阻尼控制策略。首先在模糊滑模控制(fuzzy sliding mode control,FSMC)的基础上,引入小脑模型关节控制(cerebellar model articulation control,CMAC)理论,构建CMAC-FSMC算法,提高滑模趋近阶段模糊逻辑对系统的补偿能力,最大程度提高系统稳定性能;其次通过构造CMAC-FSMC的调整指标与总控制率,减小控制误差,提高控制性能;最后通过线性降阶方法建立被控系统模型并确定区间振荡模态,采用几何测度法选择最佳反馈信号和安装位置,基于所提出的CMAC-FSMC方法进行广域阻尼控制器设计。通过对10机39节点系统进行仿真验证,结果表明CMAC-FSMC控制策略能够有效提高系统阻尼,显著抑制低频振荡。 展开更多

关键词 电力系统 小脑模型关节控制 模糊滑模控制 低频振荡

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小脑模型连接控制(CMAC)网络用于热轧带钢卷取温度控制 被引量：9

2

作者 范晓明 张利 +1 位作者 蔡晓辉 王国栋 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2000年第6期662-664,共3页

用解析模型描述层流冷却过程的热轧带钢卷取温度控制系统在换规格时自适应能力较差 ,因为系统的自适应系数体现的是均值效应 ,对于动态随机不确定复杂过程的描述与控制往往无能为力·针对这一不足 ,采用小脑模型连接控制 (CMAC)网... 用解析模型描述层流冷却过程的热轧带钢卷取温度控制系统在换规格时自适应能力较差 ,因为系统的自适应系数体现的是均值效应 ,对于动态随机不确定复杂过程的描述与控制往往无能为力·针对这一不足 ,采用小脑模型连接控制 (CMAC)网络进行动态随机自适应控制 ,取得了令人满意的结果·模拟冷却结果表明 ,小脑模型连接控制网络充分发挥了模糊联想记忆的功能 ,可以对没有精确数学模型的不确定复杂过程进行精确控制 ,增强了系统自适应能力 ,它是性能优良的前馈网络· 展开更多

关键词 热轧带钢 卷取 温度控制 小脑模型连接控制网络 动态随机过程 自适应控制

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一种状态自动划分的模糊小脑模型关节控制器值函数拟合方法 被引量：3

3

作者 闵华清 曾嘉安 +1 位作者 罗荣华 朱金辉 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第2期256-260,共5页

在庞大离散状态空间或连续状态空间中,强化学习(RL)需要进行值函数拟合以寻找最优策略.但函数拟合器的结构往往由设计者预先设定,在学习过程中不能动态调整缺乏自适应性.为了自动构建函数拟合器的结构,提出一种可以进行状态自动划分的... 在庞大离散状态空间或连续状态空间中,强化学习(RL)需要进行值函数拟合以寻找最优策略.但函数拟合器的结构往往由设计者预先设定,在学习过程中不能动态调整缺乏自适应性.为了自动构建函数拟合器的结构,提出一种可以进行状态自动划分的模糊小脑模型关节控制(FCMAC)值函数拟合方法.该方法利用Bellman误差的变化趋势实现状态自动划分,并且探讨了两种选择划分区域的机制.汽车爬坡问题和机器人足球仿真平台中的实验结果表明新算法能有效拟合值函数,而且利用所提出的函数拟合器智能体可以进行有效的强化学习. 展开更多

关键词 强化学习 值函数 状态自动划分 模糊小脑关节模型控制器

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基于气动人工肌肉的自适应模糊小脑模型神经网络位置跟踪控制 被引量：5

4

作者 沈伟 施光林 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第4期579-583,共5页

针对一种气动人工肌肉驱动的弹簧质量位置控制系统,设计了一种自适应模糊小脑模型神经网络(AFCMAC)控制器.离散抗饱和PID(DASPID)并行监督控制设计保证了控制运行初期不会出现较大的跟踪误差和气压波动,使AFCMAC的在线实时学习调整成为... 针对一种气动人工肌肉驱动的弹簧质量位置控制系统,设计了一种自适应模糊小脑模型神经网络(AFCMAC)控制器.离散抗饱和PID(DASPID)并行监督控制设计保证了控制运行初期不会出现较大的跟踪误差和气压波动,使AFCMAC的在线实时学习调整成为可能.在线实时的自适应算法逐步提高了AFCMAC的控制性能,从而最终完全过渡到AFCMAC控制.通过规划AF-CMAC的输入空间,保证了AFCMAC对迟滞力和气压波动等不确定因素的感知能力,为实现AF-CMAC控制奠定了基础.对DASPID与AFCMAC控制器的位置跟踪控制性能进行了对比实验.结果表明,在非线性系统条件下,AFCMAC较之DASPID有着更好的跟踪控制性能和较低的实现难度. 展开更多

关键词 气动人工肌肉 自适应模糊小脑模型神经网络 位置跟踪控制

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五机架冷连轧 AGC 模糊小脑模型学习控制 被引量：2

5

作者 周旭东 王国栋 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 1997年第3期279-283,共5页

首次提出模糊小脑模型（ＦｕｚｚｙＣＭＡＣ），将模糊概念引入到小脑模型（ＣＭＡＣ）中，给出其算法，并采用它实现了冷连轧ＡＧＣ系统模糊小脑模型学习控制．该控制方法具有快速学习功能，适合实时控制使用．以某厂五机架冷连轧机为... 首次提出模糊小脑模型（ＦｕｚｚｙＣＭＡＣ），将模糊概念引入到小脑模型（ＣＭＡＣ）中，给出其算法，并采用它实现了冷连轧ＡＧＣ系统模糊小脑模型学习控制．该控制方法具有快速学习功能，适合实时控制使用．以某厂五机架冷连轧机为研究对象，在３８６／ＤＸ计算机上完成了稳态过程仿真研究．仿真结果表明，所提方法是有效的，比经典ＰＩＤ控制效果优越，具有良好的鲁棒性，可用于工业控制． 展开更多

关键词 模糊小脑模型 控制 学习控制 冷轧 带钢

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基于模糊小脑模型神经网络的直线伺服跟踪控制 被引量：3

6

作者 赵希梅 郭庆鼎 《沈阳工业大学学报》 EI CAS 2005年第6期637-640,共4页

以永磁直线同步电动机为被控对象,在高精度直线伺服跟踪控制系统中,为使输出响应快速地跟踪输入指令,需要克服系统滞后、未建模动态、不确定性以及负载的变化因素等的影响.为此,提出了一种模糊小脑模型(FCMAC)神经网络直接逆控制的方案... 以永磁直线同步电动机为被控对象,在高精度直线伺服跟踪控制系统中,为使输出响应快速地跟踪输入指令,需要克服系统滞后、未建模动态、不确定性以及负载的变化因素等的影响.为此,提出了一种模糊小脑模型(FCMAC)神经网络直接逆控制的方案,可动态地克服上述这些因素的影响.同时,还给出了较详细的原理分析及实现过程.仿真结果表明,此控制方案是十分有效的,能够明显地提高伺服系统的快速跟踪能力,并使系统具有较强的适应性和鲁棒性. 展开更多

关键词 永磁直线同步电动机 模糊小脑模型神经网络 逆模型 前馈控制 跟踪控制

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基于模糊逻辑的手臂运动控制小脑模型与仿真

7

作者 张少白 诸明倩 《计算机技术与发展》 2018年第7期15-20,共6页

当前具有生物学控制意义的小脑模型只着重于解决小脑内部的控制机理,而没有具体说明输入模块的工作情况。为了使当前的小脑模型更加完整,基于模糊控制理论和认知小脑模型进行分析,在引入模糊集合概念的基础上,通过将小脑模型与模糊理论... 当前具有生物学控制意义的小脑模型只着重于解决小脑内部的控制机理,而没有具体说明输入模块的工作情况。为了使当前的小脑模型更加完整,基于模糊控制理论和认知小脑模型进行分析,在引入模糊集合概念的基础上,通过将小脑模型与模糊理论相结合,提出了一种用于机械臂运动控制的模糊小脑模型。该模型在小脑模型的输入层引入模糊集合的隶属度概念来更加准确地反映客观世界,它不仅能够像仿生小脑模型一样,通过多次学习,对手臂进行轨迹控制,而且具有更高的完整度。首先对构建新模型所需的认知小脑进行了简单介绍,然后对模糊系统进行了相应的研究,并且构建了新的模型,也就是模糊小脑模型。接着研究了新模型所需的各种映射算法,最后利用MATLAB平台进行了相应的仿真实验。实验结果表明,提出的新模型在几次学习之后,也能像认知小脑模型一样准确地对手臂进行控制,而且具有更高的控制精度。 展开更多

关键词 认知小脑模型 模糊逻辑 映射算法 手臂控制

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基于2型模糊集小脑模型的DC/DC变换器控制系统

8

作者 王归新 胡凯 金申义 《电工材料》 CAS 2020年第2期30-33,共4页

随着新能源行业的不断发展,DC/DC变换器越来越多地被运用于各行各业,而DC/DC变换器在负载的效率直接影响到整个系统的效率。因此针对DC/DC变换器,以BUCK电路为例,设计了一种基于滑模区间的2型模糊小波的小脑模型关节控制器(T2WFCMAC)的... 随着新能源行业的不断发展,DC/DC变换器越来越多地被运用于各行各业,而DC/DC变换器在负载的效率直接影响到整个系统的效率。因此针对DC/DC变换器,以BUCK电路为例,设计了一种基于滑模区间的2型模糊小波的小脑模型关节控制器(T2WFCMAC)的控制系统。该系统包括主控制器和鲁棒补偿控制器。主控制器是T2WFCMAC,用于模拟理想控制器,鲁棒补偿控制器用于补偿主控制器和理想控制器之间的逼近误差。为了提高控制系统的鲁棒性,采用滑动模态超平面,利用梯度下降法得到了T2WFCMAC参数调整的自适应律。通过李雅普诺夫函数来验证控制系统的稳定性。最后,通过搭建试验平台,验证该方法在负载电阻变化情况下是否比传统PID控制和普通模糊控制更加有效。 展开更多

关键词 2型模糊集 小脑模型 关节控制器 DC/DC变换器

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模糊小脑模型与PID的复合控制器设计

9

作者 冯超 李兵 《控制工程》 CSCD 北大核心 2009年第S3期179-181,共3页

实际工业控制过程往往具有非线性、时变不确定性、难以建立精确的数学模型,在实际生产现场中,由于受到参数整定方法烦杂的困扰,常规PID控制器参数往往整定不良、性能欠佳,对运行工况的适应性很差。为改善这种情况,提出了模糊小脑模型与... 实际工业控制过程往往具有非线性、时变不确定性、难以建立精确的数学模型,在实际生产现场中,由于受到参数整定方法烦杂的困扰,常规PID控制器参数往往整定不良、性能欠佳,对运行工况的适应性很差。为改善这种情况,提出了模糊小脑模型与传统PID结合的控制方式,能够有效地对未知的非线性模型系统进行实时控制。将CMAC神经网络和模糊控制原理相结合,形成的FCMAC神经网络实现前馈控制,PID实现反馈控制,保证系统稳定性,且抑制扰动。仿真结果表明,该复合控制器具有响应快、超调量小、较强抑制干扰能力等良好特性。 展开更多

关键词 模糊小脑模型 PID控制 非线性系统

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基于递归小脑神经网络的模糊自适应控制 被引量：1

10

作者 段洪君 齐世清 史小平 《沈阳工业大学学报》 EI CAS 北大核心 2012年第3期343-348,共6页

为解决一类不确定非线性系统控制问题,提出了小脑神经网络模糊自适应算法.将系统分为标称模型、参数不确定部分以及包含建模误差、干扰及未建模动态等在内的混合干扰项,用模糊自适应控制实时逼近系统各个不确定参数,用鲁棒控制消除混合... 为解决一类不确定非线性系统控制问题,提出了小脑神经网络模糊自适应算法.将系统分为标称模型、参数不确定部分以及包含建模误差、干扰及未建模动态等在内的混合干扰项,用模糊自适应控制实时逼近系统各个不确定参数,用鲁棒控制消除混合干扰,并设计了递归小脑模型关节控制器作为观测器来对混合干扰的上界进行实时逼近.李亚普诺夫理论证明了控制算法可使系统一致有界稳定,微飞行机器人姿态控制仿真结果表明,控制算法改善了系统的动态性能及鲁棒性,研究结论对复杂非线性系统的有效控制提供了依据. 展开更多

关键词 非线性 模糊自适应 鲁棒性 参数不确定 小脑模型关节控制器 飞行机器人 姿态控制

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模糊CMAC及其在机器人轨迹跟踪控制中的应用 被引量：20

11

作者 孙炜 王耀南 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第1期38-42,共5页

小脑模型关节控制器(CMAC)具有结构简单,学习快速的优点,但是它的空间划分方式不能在线进行调整,影响了其自适应能力的提高.本文将模糊理论引入CMAC,提出了一种能够反映人类小脑认知的模糊性和连续性的模糊小脑模型关节控制器(FCMAC).... 小脑模型关节控制器(CMAC)具有结构简单,学习快速的优点,但是它的空间划分方式不能在线进行调整,影响了其自适应能力的提高.本文将模糊理论引入CMAC,提出了一种能够反映人类小脑认知的模糊性和连续性的模糊小脑模型关节控制器(FCMAC).该控制器对CMAC的空间划分方式进行了模糊化处理,可通过BP学习算法对CMAC的空间划分方式进行在线调整,大大提高了CMAC的自适应能力.所提出的FCMAC被应用于机器人的轨迹跟踪控制系统以克服机器人系统中非线性和不确定性因素的影响.仿真实验结果表明,所提FCMAC与传统的CMAC相比性能上有了很大的改善. 展开更多

关键词 小脑模型关节控制器 模糊小脑模型关节控制器 机器人

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基于CMAC在线自学习模糊自适应控制的机器人力/位置鲁棒控制 被引量：7

12

作者 魏立新 李二超 王洪瑞 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第5期40-44,共5页

针对机器人系统的未知、不确定、时变和非线性特性,在传统误差学习法的基础上,提出一种CMAC在线自学习模糊自适应控制结构,利用模糊推理机产生的分目标学习误差代替反馈控制器的输出信号训练CMAC,使CMAC的学习与系统的实际跟踪过程相适... 针对机器人系统的未知、不确定、时变和非线性特性,在传统误差学习法的基础上,提出一种CMAC在线自学习模糊自适应控制结构,利用模糊推理机产生的分目标学习误差代替反馈控制器的输出信号训练CMAC,使CMAC的学习与系统的实际跟踪过程相适应,避免了控制器的输出产生振荡或进入饱和状态。仿真结果表明这种控制方案实现了对未知不确定非线性机器人系统的高精度实时力/位置控制。 展开更多

关键词 机器人 力/位置控制 小脑模型联接控制 模糊推理机

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高精度伺服系统的模糊CMAC补偿控制 被引量：4

13

作者 刘士荣 周国成 +1 位作者 吴秋轩 史先鹏 《控制工程》 CSCD 北大核心 2010年第6期836-840,共5页

针对伺服系统存在非线性和参数不确定性,PID等常规控制器几乎无法获得高精度控制性能的问题,提出了一种基于FCMAC的补偿控制器,将其应用于伺服系统的速度闭环控制。FCMAC补偿控制器能够实时在线学习系统的非线性,对参数变化及扰动等因... 针对伺服系统存在非线性和参数不确定性,PID等常规控制器几乎无法获得高精度控制性能的问题,提出了一种基于FCMAC的补偿控制器,将其应用于伺服系统的速度闭环控制。FCMAC补偿控制器能够实时在线学习系统的非线性,对参数变化及扰动等因素进行实时补偿。将FCMAC补偿控制器与模型参考跟踪控制结合,能有效地改善伺服系统的鲁棒性。仿真结果进一步表明,该控制策略能降低系统对参数变化和外界扰动等不确定性的灵敏度,即使在持续正弦信号干扰下也具有良好的性能。 展开更多

关键词 模糊小脑模型 补偿控制 高精度伺服控制

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基于模糊CMAC网络的非线性自适应逆控制 被引量：6

14

作者 侯海军 雷勇 叶小勇 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第8期2039-2043,共5页

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FCMA... 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。 展开更多

关键词 神经网络 模糊小脑模型关节控制器 自适应逆控制 BP算法

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基于小脑模型神经网络的温控负荷优化调度方法 被引量：13

15

作者 杨婕 李泽辉 +1 位作者 马锴 徐程琳 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2022年第10期199-208,共10页

温控负荷能够通过需求响应为电网提供频率调节辅助服务。针对传统控制方式调节能力有限和温度变化较大的问题,提出了一种基于小脑模型神经网络的混合控制策略。首先,利用小脑模型神经网络实时优化功率调节量,从而将调节任务分配给不同... 温控负荷能够通过需求响应为电网提供频率调节辅助服务。针对传统控制方式调节能力有限和温度变化较大的问题,提出了一种基于小脑模型神经网络的混合控制策略。首先,利用小脑模型神经网络实时优化功率调节量,从而将调节任务分配给不同控制方式的负荷集群;然后,负荷集群完成所分配的调节任务,并根据用户的不同需要分别定义储能指标和不舒适度指标;最后,采用模糊综合评判法对用户满意度进行评估,再将用户满意度与均方根误差相互权衡以建立综合评价指标,并将其反馈回小脑模型神经网络,从而为功率调节量的优化提供依据。仿真结果表明,所提策略不仅可以提高系统的跟踪精度,而且能够改善用户的满意度。 展开更多

关键词 需求响应 温控负荷 小脑模型神经网络 混合控制策略 模糊综合评判

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一种基于模糊CMAC自学习模糊逻辑系统及其在控制中的应用 被引量：2

16

作者 段培永 张玫 邵惠鹤 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第4期543-546,共4页

把 HCMAC(Hyperball Cerebellar Model Articulation Controller)与模糊逻辑理论有机结合起来 ,形成 FHCMAC(Fuzzy HCMAC) ,它便于从输入输出数据中提取模糊规则 ,直接用作控制器 .可以将 FHCMAC看作用基函数网络实现的模糊逻辑系统 ,兼... 把 HCMAC(Hyperball Cerebellar Model Articulation Controller)与模糊逻辑理论有机结合起来 ,形成 FHCMAC(Fuzzy HCMAC) ,它便于从输入输出数据中提取模糊规则 ,直接用作控制器 .可以将 FHCMAC看作用基函数网络实现的模糊逻辑系统 ,兼有 HCMAC神经网络和模糊逻辑两者的优点 ,既可以较容易表达定性或模糊的经验知识 ,又具有很好的学习性能 .应用仿真实例验证了其有效性 . 展开更多

关键词 小脑模型 模糊神经网络 FHCMAC 模糊控制 自学习 模糊逻辑系统

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开关磁阻电机模糊神经网络PID转速控制 被引量：3

17

作者 曾喆昭 肖强英 朱静涛 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2011年第3期30-34,共5页

针对开关磁阻电机调速系统难以控制的问题,提出了基于模糊FCMAC神经网络的PID控制方法,该方法的主要思想是将马丹尼直接推理法与CMAC神经网络相结合,构成模糊FCMAC神经网络,实时调整PID控制参数。仿真结果表明,与传统的PID控制方法相比... 针对开关磁阻电机调速系统难以控制的问题,提出了基于模糊FCMAC神经网络的PID控制方法,该方法的主要思想是将马丹尼直接推理法与CMAC神经网络相结合,构成模糊FCMAC神经网络,实时调整PID控制参数。仿真结果表明,与传统的PID控制方法相比较,该方法大大改善了开关磁阻电机调速系统的动、静态性能,且无需精确的数学模型,控制精度高,超调量小,对干扰有较高的鲁棒性。 展开更多

关键词 开关磁阻电机调速系统 小脑模型神经网络 模糊控制 比例-积分-微分控制 模糊推理

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基于模糊CMAC神经网络的XY平台交叉耦合控制 被引量：5

18

作者 王丽梅 孙伟 《沈阳工业大学学报》 EI CAS 北大核心 2015年第2期121-125,共5页

针对永磁直线同步电机(PMLSM)驱动的XY平台系统的负载扰动、任意加工曲线轮廓误差模型复杂及双轴参数不匹配等会影响加工精度的问题,XY平台单轴采用了能反映人脑认知模糊性和连续性的模糊小脑模型关节控制器(FCMAC)设计速度控制器,在两... 针对永磁直线同步电机(PMLSM)驱动的XY平台系统的负载扰动、任意加工曲线轮廓误差模型复杂及双轴参数不匹配等会影响加工精度的问题,XY平台单轴采用了能反映人脑认知模糊性和连续性的模糊小脑模型关节控制器(FCMAC)设计速度控制器,在两轴之间采用实时轮廓误差估计模型和交叉耦合控制(CCC)进行轮廓控制器的设计,可同时减小跟踪误差和轮廓误差.FCMAC可准确及时地抑制负载扰动,交叉耦合控制削弱了双轴参数不匹配的影响.仿真结果表明,所设计的XY平台控制系统具有较高的轮廓精度和较强的鲁棒性. 展开更多

关键词 永磁同步直线电机 XY平台 负载扰动 实时轮廓误差估计模型 模糊小脑模型关节控制器 交叉耦合控制 跟踪误差 轮廓精度

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基于模糊CMAC神经网络的抽油机伺服加载控制 被引量：1

19

作者 吴伟 林廷圻 《石油学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第2期101-104,共4页

利用模糊神经网络能够在不能获得精确数学模型的非线性系统中达到最优控制的特性 ,提出了采用模糊小脑模型神经网络(FCMAC)控制器来提高抽油机电液伺服被动加载系统性能的方法 ,并给出了具体的控制结构和算法。实验结果表明 ,该控制方... 利用模糊神经网络能够在不能获得精确数学模型的非线性系统中达到最优控制的特性 ,提出了采用模糊小脑模型神经网络(FCMAC)控制器来提高抽油机电液伺服被动加载系统性能的方法 ,并给出了具体的控制结构和算法。实验结果表明 ,该控制方法用于被动变载荷加载的跟踪控制具有良好的泛化能力 。 展开更多

关键词 抽油机 模糊逻辑 小脑模型 神经网络 加载控制

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模糊CMAC及其在交流伺服控制中的应用 被引量：2

20

作者 毛知新 孙炜 《电气传动自动化》 2003年第3期34-37,共4页

详细地阐述了小脑模型关节控制器 (CMAC)的工作原理 ,将模糊理论引入CMAC ,提出了一种模糊小脑关节控制器 (FCMAC) ,反映了人脑认知的模糊性和连续性 ,并将所提FCMAC用于交流伺服系统的控制。仿真实验结果表明 ,所提FCMAC控制方法与CMA... 详细地阐述了小脑模型关节控制器 (CMAC)的工作原理 ,将模糊理论引入CMAC ,提出了一种模糊小脑关节控制器 (FCMAC) ,反映了人脑认知的模糊性和连续性 ,并将所提FCMAC用于交流伺服系统的控制。仿真实验结果表明 ,所提FCMAC控制方法与CMAC相比 ,性能有了很大的改善。 展开更多

关键词 交流伺服控制 神经网络 小脑模型 关节控制器 模糊CMAC 交流电机 模糊理论

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