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一种自学习模糊神经网络多变量自适应控制器 被引量:4
1
作者 王笑颜 符雪桐 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 1999年第2期309-312,共4页
本文在将文 [6]的参数学习算法推广到多变量系统和对爬山法加以改进的基础上 ,提出了一种新的基于Pi sigma混合型自适应模糊神经网络的多变量自适应控制器 .该控制器能在不需过多先验知识的情况下在线自学习前件和后件参数 .仿真结果表... 本文在将文 [6]的参数学习算法推广到多变量系统和对爬山法加以改进的基础上 ,提出了一种新的基于Pi sigma混合型自适应模糊神经网络的多变量自适应控制器 .该控制器能在不需过多先验知识的情况下在线自学习前件和后件参数 .仿真结果表明 。 展开更多
关键词 自适应控制器 自学习 模糊神经网络 控制器
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变量喷药自适应神经模糊控制器设计与仿真 被引量:11
2
作者 陈树人 尹东富 +1 位作者 魏新华 裴文超 《排灌机械工程学报》 EI 2011年第3期272-276,共5页
为了减少除草剂用量,采用变量喷施除草剂方式进行除草.根据分别建立的杂草面积、喷药机械行驶速度与喷药量关系模型,得知杂草面积和喷药机械行驶速度是影响变量喷施效果的主要因素.为了获取喷药量与车速及杂草面积关系试验数据,设计了... 为了减少除草剂用量,采用变量喷施除草剂方式进行除草.根据分别建立的杂草面积、喷药机械行驶速度与喷药量关系模型,得知杂草面积和喷药机械行驶速度是影响变量喷施效果的主要因素.为了获取喷药量与车速及杂草面积关系试验数据,设计了室内变量喷药试验台,使用DSP处理器及编码器分别得到杂草面积及喷药机械前进速度信息.结合所获试验数据,设计了一种基于自适应神经模糊推理(ANFIS)的双输入、单输出控制器.对控制器设计过程中输入输出变量的选取、隶属函数的选择及控制器的训练等进行了研究,数据经过30次训练后误差为1.47×10-5.对控制器的速度采集、串行通信、电磁阀驱动等硬件电路及模糊控制软件流程,进行了设计.在Matlab中建立了自适应神经模糊控制仿真模型,仿真结果表明:在喷头打开时间为0.2 s,喷药机械速度为0~1 m/s,杂草面积在0~100 cm2时,控制器可自动调节喷药量在0~4 mL变化.与采用传统模糊控制方式相比,该控制器自适应性强,具有较好的应用前景. 展开更多
关键词 变量喷药 控制器 自适应神经模糊推理系统 数学模型 仿真
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参数自整定多变量模糊解耦控制器 被引量:9
3
作者 李遵基 王丽君 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 1997年第2期15-19,共5页
基于模糊控制理论,以球磨机制粉系统为被控对象,本文提出了一种新型的多变量模糊控制算法,它由解耦补偿器、模糊修正解耦系数回路和带修正因子的参数自整定模糊控制器组成。通过大量的仿真实验结果,表明了在球磨机制粉系统控制应用... 基于模糊控制理论,以球磨机制粉系统为被控对象,本文提出了一种新型的多变量模糊控制算法,它由解耦补偿器、模糊修正解耦系数回路和带修正因子的参数自整定模糊控制器组成。通过大量的仿真实验结果,表明了在球磨机制粉系统控制应用这种方法的可行性与有效性。 展开更多
关键词 球磨机 多变量模糊解耦 模糊控制器 锅炉
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一种新的递阶多变量模糊控制器的设计 被引量:3
4
作者 王海清 宋执环 李平 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第5期657-661,共5页
针对多变量模糊控制器设计中存在规则库维数过高、隶属函数以及规则库难于获取的问题 ,提出一种新的递阶模糊控制器 (NHFLC) ,使得总的规则数大大减少 ,且无需了解各输入变量对系统的影响程度 .基于该控制器结构下的模糊控制策略利用遗... 针对多变量模糊控制器设计中存在规则库维数过高、隶属函数以及规则库难于获取的问题 ,提出一种新的递阶模糊控制器 (NHFLC) ,使得总的规则数大大减少 ,且无需了解各输入变量对系统的影响程度 .基于该控制器结构下的模糊控制策略利用遗传算法来获得 .仿真结果表明NHFLC与通常的MIMO模糊控制器相比 ,具有更好的动态性能和鲁棒稳定性 . 展开更多
关键词 模糊控制 遗传算法 多变量系统 递阶多变量模糊控制器 设计
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一类自学习模糊控制器的设计及鲁棒性分析 被引量:3
5
作者 张恩勤 施颂椒 徐立鸿 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2000年第3期286-289,共4页
基于一类参数化的模糊量表示 ,将模糊量同精确量统一起来。在此基础上提出规则增加、规则删除、规则修正算法 ,进行了一类自学习模糊控制器的设计。对二阶系统的参数鲁棒性仿真实验表明 ,与常规模糊控制器相比 ,这类自学习模糊控制器对... 基于一类参数化的模糊量表示 ,将模糊量同精确量统一起来。在此基础上提出规则增加、规则删除、规则修正算法 ,进行了一类自学习模糊控制器的设计。对二阶系统的参数鲁棒性仿真实验表明 ,与常规模糊控制器相比 ,这类自学习模糊控制器对控制对象的某些参数变化有较强的适应性。 展开更多
关键词 自学习模糊控制器 设计 鲁棒性分析
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一种基于模糊CMAC神经网络的自学习控制器 被引量:6
6
作者 段培永 邵惠鹤 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 1999年第1期77-80,共4页
通过分析模糊控制和基于广义基函数的CMAC神经网络,提出一种模糊CMAC(FCMAC)神经网络。通过FCMAC权系数的在线学习,实现修正模糊逻辑。给出一种基于FCMAC的自学习控制器的结构及合适的学习算法,这种网络每... 通过分析模糊控制和基于广义基函数的CMAC神经网络,提出一种模糊CMAC(FCMAC)神经网络。通过FCMAC权系数的在线学习,实现修正模糊逻辑。给出一种基于FCMAC的自学习控制器的结构及合适的学习算法,这种网络每次学习少量参数,算法简单。仿真结果表明所提出的控制器优于传统的PID控制器。 展开更多
关键词 CMAC 学习控制 模糊神经网络 自学控制器
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基于遗传算法的多变量模糊控制器的设计方法 被引量:2
7
作者 屈文忠 邱阳 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1999年第6期101-103,共3页
针对多变量模糊控制器提出了一种基于遗传算法的模糊控制规则设计方法.该方法可以同时确定并优化多变量模糊控制器的结构和推理规则,适合于对一大类复杂非线性对象的控制.数值仿真研究表明。
关键词 多变量系统 模糊控制器 遗传算法 设计
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一种多变量自适应模糊控制器的设计方法 被引量:2
8
作者 濮卫兴 陈来九 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 1996年第5期551-555,560,共6页
把采用梯度学习算法的自适应模糊控制器设计方法推广到多变量情形。针对梯度学习算法收敛速度慢的缺点,把神经元学习中的赫布(Hebb)规则与梯度算法相结合,构成梯度一赫布学习算法,从而使收敛速度明显加快,满足了过程控制中实... 把采用梯度学习算法的自适应模糊控制器设计方法推广到多变量情形。针对梯度学习算法收敛速度慢的缺点,把神经元学习中的赫布(Hebb)规则与梯度算法相结合,构成梯度一赫布学习算法,从而使收敛速度明显加快,满足了过程控制中实时性的要求。仿真研究表明,本文的设计方法是可行的。 展开更多
关键词 自适应 模糊控制器 多变量控制系统 控制器
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基于自适应CPN的规则自学习模糊控制器设计 被引量:2
9
作者 马勇 杨煜普 许晓鸣 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1999年第5期577-580,共4页
基于扩展Kohonen的自组织映射和Grossberg的竞争算法,得到了一种高度自适应的双向对传网络(CPN),并给出了一类基于此类网络的模糊控制器.根据经验知识对网络离线学习,确定基本的控制规则,利用在线学习算法,... 基于扩展Kohonen的自组织映射和Grossberg的竞争算法,得到了一种高度自适应的双向对传网络(CPN),并给出了一类基于此类网络的模糊控制器.根据经验知识对网络离线学习,确定基本的控制规则,利用在线学习算法,实现了规则的自学习.在此算法中,控制器能够自动确定满足控制要求所需规则的个数,并且根据控制目标能够自动获取和校正控制规则. 展开更多
关键词 双向对传网络 模糊控制器 规则自学习 自适应
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永磁交流伺服系统参数自学习模糊控制器设计与实现 被引量:4
10
作者 张剑 许镇琳 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第2期175-178,共4页
为进一步改善永磁交流伺服系统的动静态性能,设计了一种基于单神经元的参数自学习模糊控制器,它在控制规则数与二维控制器相当的基础上,可实现三维模糊控制的效果。模糊推理方法基于相平面,直接输入连续量进行推理,计算量小。引入的单... 为进一步改善永磁交流伺服系统的动静态性能,设计了一种基于单神经元的参数自学习模糊控制器,它在控制规则数与二维控制器相当的基础上,可实现三维模糊控制的效果。模糊推理方法基于相平面,直接输入连续量进行推理,计算量小。引入的单神经元采用改进的BP算法来实现比例因子的在线自学习。该控制器结构及算法简单,易于解析实现,具有通用性。将其用于永磁交流伺服系统,实验结果验证其控制性能较PI算法更佳,提高了系统的性能。 展开更多
关键词 永磁同步电机 永磁交流伺服系统 参数自学习模糊控制器 设计 单神经元 模糊推理
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基于自适应学习速率的模糊神经网络控制器 被引量:4
11
作者 邹彦艳 孙晶 +1 位作者 邵克勇 李征璐 《化工自动化及仪表》 CAS 2015年第8期855-859,共5页
针对模糊神经网络控制器中很难确定一个最佳学习速率的问题,将带有动量因子的自适应学习速率BP算法引入模糊神经网络控制器中。采用模糊推理自适应调节学习速率,同时引入动量因子,提高系统的收敛速度,并基于Lyapunov定理给出了系统稳定... 针对模糊神经网络控制器中很难确定一个最佳学习速率的问题,将带有动量因子的自适应学习速率BP算法引入模糊神经网络控制器中。采用模糊推理自适应调节学习速率,同时引入动量因子,提高系统的收敛速度,并基于Lyapunov定理给出了系统稳定的证明过程。针对同一数学模型,用Matlab编程仿真3种方法的实验结果表明:优化后的模糊神经网络控制器较普通模糊神经网络控制器和模糊控制器具有更优越的控制性能。 展开更多
关键词 模糊神经网络控制器 自适应学习速率 动量因子 BP算法 MATLAB仿真
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一类无静差自学习模糊控制器设计 被引量:2
12
作者 杨启文 何衍 蒋静坪 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第2期165-167,171,共4页
本文证明了无静差控制的必要条件 ;提出了自衡对象位移无静差控制量的一步预估算法 ,并将其用于模糊控制中 ,得到了一类自学习模糊控制器。该控制器利用自学习算法对无静差控制量进行自寻优 ,动态优化模糊控制量表。优化过程计算量小 ,... 本文证明了无静差控制的必要条件 ;提出了自衡对象位移无静差控制量的一步预估算法 ,并将其用于模糊控制中 ,得到了一类自学习模糊控制器。该控制器利用自学习算法对无静差控制量进行自寻优 ,动态优化模糊控制量表。优化过程计算量小 ,适合于实时控制。仿真结果表明 ,即使对象增益可变或者未知 ,该控制器均能实现对给定阶跃信号的无静差跟踪。 展开更多
关键词 模糊控制 自学习 稳态误差 无静差控制 模糊控制器 仿真
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基于示例学习的模糊控制器原理 被引量:1
13
作者 哈明虎 王熙照 +1 位作者 李艳 田大增 《河北大学学报(自然科学版)》 CAS 2000年第2期116-121,共6页
简要回顾了示例学习的基本知识 ,并在此基础上 ,针对基本模糊控制器依赖人为经验的局限性 ,提出了一种基于示例学习的模糊控制器并给出了其设计原理。这种设计方法明显提高了控制器的自学习能力 。
关键词 示例学习 模糊控制器 近似匹配 机器学习
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模糊神经网络自学习控制器及其应用 被引量:3
14
作者 王耀南 童调生 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 1995年第7期67-74,共8页
本文提出了一种模糊神经网络自学习控制方法,并介绍了采用多层神经网络表达模糊控制的知识规则、模糊推理和学习算法。经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,其性能优于一般模糊控制。
关键词 自学习控制器 神经网络 模糊控制
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PID控制器的模糊优化与参数学习自整定(英文) 被引量:6
15
作者 谭显坤 宿靖波 李雷 《机床与液压》 北大核心 2013年第24期116-120,共5页
为了解决一次性整定设置的PID控制参数难以确保控制系统始终处于最佳状态,探讨了PID控制器的模糊优化与参数学习自整定方法。基于控制参数调整的模糊性分析,总结了控制参数的整定原则,研究了参数模糊自整定的机理,讨论了评价函数,... 为了解决一次性整定设置的PID控制参数难以确保控制系统始终处于最佳状态,探讨了PID控制器的模糊优化与参数学习自整定方法。基于控制参数调整的模糊性分析,总结了控制参数的整定原则,研究了参数模糊自整定的机理,讨论了评价函数,定义了奖惩函数,提出了奖惩自学习算法,设计了含参数学习自整定的控制系统结构。采用上述方法以某车间环境温度控制为例,控制系统运行结果显示,可将温度稳定地控制在期望的23—24℃范围内。工程应用效果表明:该方法稳态控制精度高,适应能力强,能较好地满足高精度控制的工况需要。 展开更多
关键词 PID控制器 模糊优化 自学习 参数自整定
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嵌入式系统多变量模糊控制器的研究 被引量:1
16
作者 曾碧 钟国坤 崔振兵 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2002年第23期82-83,124,共3页
该文针对嵌入式系统的特点,提出了将多变量模糊控制模型简化为用带参的函数式表示,并采用遗传算法对多个参数进行优化选择,从而自动生成一个既简单又优化的模糊控制器模型,以方便置于嵌入式系统中实现实时的多变量在线模糊控制。
关键词 嵌入式系统 多变量模糊控制器 模糊控制 控制规则 遗传算法
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基于改进PPO算法的AUV控制器设计
17
作者 徐德胜 徐春晖 《中国舰船研究》 北大核心 2025年第1期350-359,共10页
[目的]为了提高自主水下航行器(AUV)控制器对环境建模误差的鲁棒性,提出一种引入上下文信息和课程学习训练机制的强化学习控制策略。[方法]首先,通过将交互历史数据作为策略网络输入的一部分,将上下文信息嵌入策略网络;其次,设计课程学... [目的]为了提高自主水下航行器(AUV)控制器对环境建模误差的鲁棒性,提出一种引入上下文信息和课程学习训练机制的强化学习控制策略。[方法]首先,通过将交互历史数据作为策略网络输入的一部分,将上下文信息嵌入策略网络;其次,设计课程学习训练机制,在训练过程中逐渐增加干扰力度,避免因干扰过大导致的训练不稳定和早停现象。在仿真环境中进行定深控制实验,并在水池中使用实体AUV进一步验证算法的有效性。[结果]实验结果表明,所提算法可以将收敛速度提升25.00%,奖励稳态值提升10.81%,有效改进了训练过程。所提算法在仿真环境中可以实现无静差跟踪,在水池实验中,相比于域随机化算法和基线算法,其深度位置跟踪误差均值分别减小了45.81%和63.00%,标准差分别减小了36.17%和52.76%,有效提升了跟踪精度和稳定性。[结论]研究成果可为深度强化学习方法在AUV控制领域中的应用提供参考。 展开更多
关键词 自主水下航行器 控制器 强化学习 课程学习 上下文变量
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一种改进的模糊神经网络控制器学习算法 被引量:1
18
作者 李浩昱 吴建强 张福恩 《高技术通讯》 EI CAS CSCD 2001年第4期65-67,共3页
提出一种改进的模糊神经网络混合学习算法 ,运用遗传算法优化构成隶属函数的网络结构 ,运用最小二乘法进行解模糊。具有更高的学习精度和更快的收敛速度 ,解决了在多变量系统中采用模糊神经网络时学习收敛慢且易陷入局部极小点的问题。
关键词 模糊神经网络 遗传算法 最小二乘法 控制器 学习算法
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基于模糊对向网络的自学习控制器及其在喷焊中的应用 被引量:1
19
作者 谢辅洲 邵青 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 2002年第4期114-117,共4页
为了解决用机械喷焊时熔池温度难以控制的问题 ,将模糊对向网络与自学习模糊控制的理论相结合 ,研制出了一种自学习模糊对向网络控制器 .通过自学习算法 ,控制器能获得足够的相关信息并能不断地优化控制性能 ,适用于非线性时变过程的控... 为了解决用机械喷焊时熔池温度难以控制的问题 ,将模糊对向网络与自学习模糊控制的理论相结合 ,研制出了一种自学习模糊对向网络控制器 .通过自学习算法 ,控制器能获得足够的相关信息并能不断地优化控制性能 ,适用于非线性时变过程的控制 .喷焊机工作时 ,用该控制器控制熔池温度 ,使熔池温度保持在设定的温度范围 ,获得了高质量的喷焊层 .喷焊工件 30 0mm长度 ,喷焊层厚度误差小于 0 .1mm . 展开更多
关键词 模糊对向网络 自学习控制器 温度控制 喷焊
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一种新型自学习模糊控制器 被引量:5
20
作者 雷德明 《信息与控制》 CSCD 北大核心 2000年第6期559-563,共5页
本文设计了一种新的自学习模糊控制器 ,其模糊规则与隶属函数分别由整数编码遗传算法与混沌优化算法在线学习 ,仿真结果验证了设计的合理性与有效性 .
关键词 遗传算法 自学习模糊控制器 隶属函数 人工神经网络
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