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基于T-S模糊神经网络模型的榆林市土壤风蚀危险度评价 被引量:14
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作者 刘新颜 曹晓仪 董治宝 《地理科学》 CSCD 北大核心 2013年第6期741-747,共7页
选择位于风沙过渡区的榆林市为研究区域,以GIS技术和T-S模糊神经网络为依托,从土壤风蚀影响因子及风蚀动力学机制出发构建区域土壤风蚀危险度模型。基于此模型,对榆林市土壤风蚀危险度空间分异特征进行了分析,结果表明:T-S模糊神经网络... 选择位于风沙过渡区的榆林市为研究区域,以GIS技术和T-S模糊神经网络为依托,从土壤风蚀影响因子及风蚀动力学机制出发构建区域土壤风蚀危险度模型。基于此模型,对榆林市土壤风蚀危险度空间分异特征进行了分析,结果表明:T-S模糊神经网络模型可有效地揭示出区域土壤风蚀危险度与环境之间的映射关系,为土壤风蚀预测提供依据;风力、植被、气温、降水、地形等环境要素控制着土壤风蚀危险度空间分异格局;榆林市土壤风蚀危险度空间分异格局表现为:危险度从西北向东南逐渐降低。 展开更多
关键词 榆林市 土壤风蚀 t-s模糊神经网络 危险度评价
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基于T-S模糊神经网络模型对西部村镇集雨窖水水质的评价研究 被引量:5
2
作者 齐昕 刘嘉夫 《节水灌溉》 北大核心 2015年第3期28-30,34,共4页
针对西北村镇集雨窖水的水质特点,采用基于T-S模型的模糊神经网络对其进行评价分析。评价分析选用窖水水质指标中的CODMn、NH3-N和DO三个水质指标为输入向量,建立了适用于集雨窖水水质评价的T-S模糊神经网络模型,该模型最大训练误差︱e... 针对西北村镇集雨窖水的水质特点,采用基于T-S模型的模糊神经网络对其进行评价分析。评价分析选用窖水水质指标中的CODMn、NH3-N和DO三个水质指标为输入向量,建立了适用于集雨窖水水质评价的T-S模糊神经网络模型,该模型最大训练误差︱e︱≤0.057 5,具有较强的泛化能力。在实例分析中,得出不同集雨面所收集的集雨窖水水质也不相同;降雨初期集雨窖水水质均为超Ⅴ类,随着时间的增长窖内水质有着明显的改善,但20d内,水质依旧较差且不稳定,需对集雨窖水进行相关处理后才可作为日常生活用水使用。 展开更多
关键词 t-s模糊神经网络 集雨窖水 水质评价
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基于T-S模糊神经网络模型的编码器故障软闭环容错控制方法 被引量:2
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作者 李炜 李青朋 +1 位作者 毛海杰 龚建兴 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2014年第12期3646-3650,共5页
针对舞台吊杆调速系统中速度反馈元件增量式编码器可能产生的丢码、断码等问题,为防止故障影响的传播,结合数据驱动技术提出了一种基于T-S模糊神经网络(T-S FNN)模型的编码器故障检测与软闭环容错控制方法。首先,利用系统正常运行时的... 针对舞台吊杆调速系统中速度反馈元件增量式编码器可能产生的丢码、断码等问题,为防止故障影响的传播,结合数据驱动技术提出了一种基于T-S模糊神经网络(T-S FNN)模型的编码器故障检测与软闭环容错控制方法。首先,利用系统正常运行时的历史数据建立系统较为精确的T-S FNN预测模型,并用实际编码器测量值与模型预测值相减获得残差信息;其次,将其残差实时数据通过改进的序贯概率比检验(SPRT)算法进行故障检测,以克服检测延迟确保故障检测的可靠性,当检测出故障时,再用T-S FNN模型的预测输出替代故障编码器的输出,实现软闭环方式下的容错运行;最后,针对编码器丢码、断码等故障,采用上述方法进行了软闭环容错控制的有效性仿真验证。仿真结果表明,该方法能够快速可靠地检测到编码器故障,并用预测的重构信息通过容错切换机制,及时、安全地以软闭环方式实现了对故障编码器的容错控制,提高了舞台吊杆调速系统运行的安全可靠性。 展开更多
关键词 舞台吊杆调速系统 增量式编码器 t-s模糊神经网络 改进的序贯概率比检验算法 软闭环容错控制
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基于T-S模糊神经网络模型的钦州市主要河流水质评价 被引量:4
4
作者 莫崇勋 阮俞理 +2 位作者 莫桂燕 朱新荣 孙桂凯 《人民珠江》 2017年第8期80-83,共4页
为客观评价河流水质,基于钦州市6条主要河流水质监测数据,将T-S模糊神经网络模型用于钦州市主要河流水质评价。结果表明:通过训练的T-S模糊神经网络模型具有很强的泛化能力,训练样本最大误差绝对值小于0.05;检验样本最大误差绝对值仅为0... 为客观评价河流水质,基于钦州市6条主要河流水质监测数据,将T-S模糊神经网络模型用于钦州市主要河流水质评价。结果表明:通过训练的T-S模糊神经网络模型具有很强的泛化能力,训练样本最大误差绝对值小于0.05;检验样本最大误差绝对值仅为0.092 4,能满足水质综合评价要求;钦州市内主要河流水质相对较好,处于Ⅱ~Ⅲ类,其中大风江、张黄江水质较好,马江较差。 展开更多
关键词 t-s模型 模糊神经网络 水质评价 河流水质 钦州市
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基于T-S模糊神经网络模型的汉中段汉江流域水质评价与分析 被引量:2
5
作者 拓守恒 何红 李鹏飞 《计算机时代》 2013年第8期46-48,51,共4页
为了有效对汉中段汉江流域水质进行监控和评价,采用一种智能T-S模糊神经网络模型进行水质综合评价。利用建立的T-S模糊神经网络模型对水质评价标准进行训练;利用训练好的神经网络模型,选取汉江流域汉中段18个监测点的7项评价指标的监测... 为了有效对汉中段汉江流域水质进行监控和评价,采用一种智能T-S模糊神经网络模型进行水质综合评价。利用建立的T-S模糊神经网络模型对水质评价标准进行训练;利用训练好的神经网络模型,选取汉江流域汉中段18个监测点的7项评价指标的监测数据,对该段水质进行综合评价。结果显示,汉水流域汉中段水质相对较好,除濂水河濂水桥监测站外,其余站点均属于Ⅰ类或Ⅱ类水质。通过计算机实验发现,该模型具有避免人工干预、提高水质评价精确度的优势。 展开更多
关键词 汉江流域 水质评价 模糊神经网络 t-s模型
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基于T-S模糊神经网络模型的极移预报方法 被引量:1
6
作者 熊峰 李宗春 +2 位作者 郭迎钢 付永健 汪文琪 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2020年第S01期205-209,共5页
为提高极移的预报精度,本文建立了基于T-S模糊神经网络的极移预报模型。首先利用最小二乘对极移序列中的趋势项进行拟合外推,然后建立TSFNN预报模型对最小二乘拟合残差部分进行训练和预报,最后合并最小二乘外推值和TSFNN模型预报值得到... 为提高极移的预报精度,本文建立了基于T-S模糊神经网络的极移预报模型。首先利用最小二乘对极移序列中的趋势项进行拟合外推,然后建立TSFNN预报模型对最小二乘拟合残差部分进行训练和预报,最后合并最小二乘外推值和TSFNN模型预报值得到最终的极移预报值。在试验中,本文基于T-S模糊神经网络模型对不同跨度的极移预报进行研究,并与BP神经网络的预报效果进行对比,结果表明,该预报模型能很好地克服神经网络收敛速度慢、易陷入局部极值、预报精度较低的缺点,可以有效地用于极移预报。 展开更多
关键词 地球定向参数 极移 预报 t-s模糊神经网络
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基于T-S模糊神经网络模型的Co-WC复合镀层磨损量的预测
7
作者 仲玥 王晓亮 《当代化工》 CAS 2019年第3期491-494,共4页
在高速钢(W18Cr4V基体上)表面,运用脉冲电沉积技术制取Co-WC镀层。建立T-S模糊神经网络模型预测镀层磨损量。利用SEM以及XRD研究镀层形貌及物相组成。试验表明:T-S模型的模糊神经网络能较好的预测Co-WC复合镀层磨损量。当WC粒子含量30 ... 在高速钢(W18Cr4V基体上)表面,运用脉冲电沉积技术制取Co-WC镀层。建立T-S模糊神经网络模型预测镀层磨损量。利用SEM以及XRD研究镀层形貌及物相组成。试验表明:T-S模型的模糊神经网络能较好的预测Co-WC复合镀层磨损量。当WC粒子含量30 g/L、施镀温度50℃、电流密度3.5 A·dm^(-2)、pH值5、搅拌速率500 r·min^(-1),稀土CeO_2含量10 g/L,Co-WC复合镀层表面平整,晶粒细化,改善了Co-WC复合镀层的性能。 展开更多
关键词 脉冲电沉积 Co-WC复合镀层 t-s模糊神经网络
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基于T-S模糊神经网络模型求解Black-Scholes方程
8
作者 袁亚蕊 李战辉 《闽江学院学报》 2021年第2期13-17,共5页
Black-Scholes方程可以对期权进行定价,但方程的求解一直是难点问题。基于此提出了采用T-S模糊神经网络模型求解Black-Scholes方程的方法,利用欧式看涨期权定价公式生成训练样本数据,定义误差函数,并给出了T-S模糊神经网络模型求解方程... Black-Scholes方程可以对期权进行定价,但方程的求解一直是难点问题。基于此提出了采用T-S模糊神经网络模型求解Black-Scholes方程的方法,利用欧式看涨期权定价公式生成训练样本数据,定义误差函数,并给出了T-S模糊神经网络模型求解方程的框架。数值实例结果验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 期权定价 BLACK-SCHOLES方程 t-s模糊神经网络
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基于IBSA-T-S模糊神经网络的煤矿带式输送机智能控制方法
9
作者 景玮烨 《机械管理开发》 2025年第1期167-169,共3页
为了促进煤矿带式输送机向着自动化与智能化方向发展,实验提出一种融合鸟群优化算法与模糊神经网络的智能控制方法。结果显示,系统迭代至40次时,IBSA-T-S模型的均方误差达到最小,数值为0.0 001。实际应用分析中,除开运行时间在15~20 s内... 为了促进煤矿带式输送机向着自动化与智能化方向发展,实验提出一种融合鸟群优化算法与模糊神经网络的智能控制方法。结果显示,系统迭代至40次时,IBSA-T-S模型的均方误差达到最小,数值为0.0 001。实际应用分析中,除开运行时间在15~20 s内时,皮带的实际速度与设定速度高度一致,能够实现机器的准确启动,同时输送机主从电机的电流差异也处于可接受范围内。以上结果均说明所构建模型有着较强的稳定性与响应速度,能够为煤炭工业的自动化和智能化发展做出贡献。 展开更多
关键词 煤矿带式输送机 t-s模糊神经网络 模糊控制 神经网络 节能优化
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改进模糊神经网络下电气火灾预警算法设计
10
作者 于兰 贾振国 胡冬梅 《计算机仿真》 2025年第1期524-528,共5页
由于电气火灾前出现的信号相对较弱,且受电气设备本身的复杂性和环境噪声等因素的影响,使得预警信号采集难度增大,从而导致预警效率与精度过低。为提高预警准确性,提出改进模糊神经网络下电气火灾预警算法。采用ICA-CEEMD小波阈值去噪... 由于电气火灾前出现的信号相对较弱,且受电气设备本身的复杂性和环境噪声等因素的影响,使得预警信号采集难度增大,从而导致预警效率与精度过低。为提高预警准确性,提出改进模糊神经网络下电气火灾预警算法。采用ICA-CEEMD小波阈值去噪算法对数据展开处理,利用3σ原则提取信号的细节信息,重构多源传感器数据;将传感器采集的数据转变为时间序列形式,通过N-TCD算法剔除数据中的异常值;将传感器采集的温度数据、烟雾浓度数据和一氧化碳浓度数据输入模糊神经网络中,输出孤立火灾概率,建立温度时序模型,计算时序火灾概率,加权融合处理孤立火灾概率和时序火灾概率获得最终的电气火灾概率,完成电气火灾的预警。仿真结果表明,所提算法具有较高的预警精度和预警效率。 展开更多
关键词 模糊神经网络 异常数据剔除 温度时序模型 电气火灾预警
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基于T-S模糊神经网络模型的高炉铁水温度预测建模 被引量:24
11
作者 崔桂梅 李静 +2 位作者 张勇 李仲德 马祥 《钢铁》 CAS CSCD 北大核心 2013年第11期11-15,共5页
针对高炉炉温与铁水硅含量呈正相关而非严格的线性关系和机制建模的主观性以及其难以建立各变量之间隐含的数学关系等的不足,在数据挖掘理论的基础上,对海量的样本数据进行预处理和特征提取,然后以高炉铁水温度为研究对象,建立了基于T-... 针对高炉炉温与铁水硅含量呈正相关而非严格的线性关系和机制建模的主观性以及其难以建立各变量之间隐含的数学关系等的不足,在数据挖掘理论的基础上,对海量的样本数据进行预处理和特征提取,然后以高炉铁水温度为研究对象,建立了基于T-S模糊神经网络的高炉铁水温度预测模型。最后,应用某高炉数据进行模型验证,并将该模型与T-S模糊多元回归模型以及BP神经网络模型进行比较研究,仿真结果表明T-S模糊神经网络模型的有效性和优越性。 展开更多
关键词 高炉铁水温度 t-s模糊回归 t-s模糊神经网络
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基于T-S模糊神经网络的光伏发电机组自动控制 被引量:1
12
作者 杨振睿 沈主浮 +2 位作者 孙辰 蔡斌 姜宽 《机械与电子》 2024年第2期35-39,共5页
光照情况变化会使光伏发电机组功率呈现不稳定性,加大光伏发电机组控制难度,为此,设计了基于T-S模糊神经网络的光伏发电机组自动控制方法。构建光伏阵列数学模型,分析在均匀和不均匀2种光照情况下光伏发电机组特性曲线。以分析结果为依... 光照情况变化会使光伏发电机组功率呈现不稳定性,加大光伏发电机组控制难度,为此,设计了基于T-S模糊神经网络的光伏发电机组自动控制方法。构建光伏阵列数学模型,分析在均匀和不均匀2种光照情况下光伏发电机组特性曲线。以分析结果为依据,采用T-S模糊神经网络构建光伏发电机组自动控制模型。为保证良好的控制效果,引入定比因子优化隶属度函数,输出最佳跟踪结果,结合最佳跟踪结果和自动控制模型实现光伏发电机组自动控制。测试结果显示,该方法能够完成光伏阵列特性分析,控制效果好。 展开更多
关键词 t-s模糊神经网络 光伏发电机组 自动控制 特性曲线 最大功率点 光照情况
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混沌机制在T-S模型模糊神经网络的系统辨识研究 被引量:16
13
作者 李翔 陈增强 袁著祉 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2001年第4期504-506,共3页
出一种 T- S模型的模糊神经网络 ,在通常 BP算法的基础上 ,引进混沌机制来训练模糊神经网络的权值参数。将混沌 BP算法应用于非线性系统建模 ,以求获得全局意义下的最优逼近。仿真研究说明了其有效性和良好的性质。
关键词 混沌机制 模糊神经网络 t-s模型 系统辨识 模糊逻辑
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基于T-S模糊神经网络的采空塌陷危险性判别 被引量:11
14
作者 张连杰 武雄 +1 位作者 谢永 吴晨亮 《现代地质》 CAS CSCD 北大核心 2015年第2期461-465,共5页
采空区地面塌陷的危险性判别受地质因素、采矿因素等多重因素的影响,各因素往往影响程度不同且部分因素之间又相互联系。为了能够较准确地对采空塌陷危险性进行评估,引入了T-S模糊神经网络模型。以北京西山地区采空塌陷为例,根据塌陷特... 采空区地面塌陷的危险性判别受地质因素、采矿因素等多重因素的影响,各因素往往影响程度不同且部分因素之间又相互联系。为了能够较准确地对采空塌陷危险性进行评估,引入了T-S模糊神经网络模型。以北京西山地区采空塌陷为例,根据塌陷特点,分别选取了地质构造复杂程度、覆盖层类型、第四系覆盖层厚度、覆岩强度、煤层倾角、采深采厚比、采空区埋深、采空区空间叠置层数8项影响因素作为评价指标,并建立了分级标准。将单因素评价指标均匀线性插值作为训练样本,建立了T-S模糊神经网络判别模型。利用训练好的神经网络模型对选取的8处采空区进行评估,结果分别为:Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅱ,结果与实际情况吻合。研究表明,利用T-S模糊神经网络研究采空塌陷危险性是可行的。 展开更多
关键词 采空区 地面塌陷 评价 t-s模糊神经网络模型
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基于T-S模糊神经网络的模型在台风灾情预测中的应用——以海南为例 被引量:15
15
作者 张广平 张晨晓 谢忠 《灾害学》 CSCD 北大核心 2013年第2期86-89,共4页
使用1992-2011年间海南省台风灾害数据,综合T-S模糊神经网络的模糊逻辑和神经网络学习优化的性能,设计了一种灾害损失预测模型并定量地表达了台风灾害损失致灾因子与灾情指标因子之间的规律。调节模型的参数cji、σji和pji(k),控制学习... 使用1992-2011年间海南省台风灾害数据,综合T-S模糊神经网络的模糊逻辑和神经网络学习优化的性能,设计了一种灾害损失预测模型并定量地表达了台风灾害损失致灾因子与灾情指标因子之间的规律。调节模型的参数cji、σji和pji(k),控制学习性能指标误差值Ep和总误差E来优化模型的性能。将模型应用于201108号台风"洛坦"灾害损失预测中,实验结果表明该模型具有较好的预测功能。 展开更多
关键词 台风灾害 预测模型 t-s模糊神经网络 海南
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神经网络结构的递归T-S模糊模型 被引量:10
16
作者 李翔 陈增强 袁著祉 《系统工程学报》 CSCD 2001年第4期268-274,共7页
提出一种新的递归 T- S模型 (Takagi- Sugeno模型 )的模糊神经网络结构 (TSFRNN ) ,利用动态 BP(DBP)算法来学习训练神经网络的参数 ,通过与通常的多层前馈神经网络结构的 T- S模糊神经网络(TSFNN)的对比仿真实验 ,说明在非线性系统建... 提出一种新的递归 T- S模型 (Takagi- Sugeno模型 )的模糊神经网络结构 (TSFRNN ) ,利用动态 BP(DBP)算法来学习训练神经网络的参数 ,通过与通常的多层前馈神经网络结构的 T- S模糊神经网络(TSFNN)的对比仿真实验 ,说明在非线性系统建模方面 TSFRNN比 TSFNN更加优越 . 展开更多
关键词 递归神经网络 t-s模糊模型 非线性系统 建模 学习算法
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改进型T-S模糊神经网络风电功率预测模型的研究 被引量:8
17
作者 张维杰 田建艳 +3 位作者 王芳 张晓明 韩肖清 王鹏 《自动化仪表》 CAS 北大核心 2014年第12期39-42,共4页
为了提高风电功率的预测精度,在分析其主要影响因素的基础上,针对T-S模糊神经网络收敛速度慢、计算量大等缺点,提出了一种改进型T-S模糊神经网络风电功率预测模型。首先采用椭圆基函数作为隶属函数,扩展其接收域;其次利用模糊C-均值聚... 为了提高风电功率的预测精度,在分析其主要影响因素的基础上,针对T-S模糊神经网络收敛速度慢、计算量大等缺点,提出了一种改进型T-S模糊神经网络风电功率预测模型。首先采用椭圆基函数作为隶属函数,扩展其接收域;其次利用模糊C-均值聚类确定其中心值;然后引入惯性项加快网络的收敛速度;最后分别对四季短期风电功率进行预测。仿真结果表明,改进型T-S模糊神经网络有效地提高了短期风电功率的预测精度,具有一定的实用价值。 展开更多
关键词 风电功率预测 改进型t-s模糊神经网络 椭圆基函数 模糊C-均值聚类 惯性项
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用T-S模型模糊神经网络进行压裂效果预测 被引量:5
18
作者 刘洪 赵金洲 +2 位作者 胡永全 张绍伦 刘江雁 《断块油气田》 CAS 2002年第3期35-38,共4页
压裂效果受多种因素的影响,不同井况的不同参数对压裂效果的影响程度不一样,具有许多的模糊性。运用T—S模型模糊神经网络,建立各种影响因素与压裂效果之间的关系模型和预测模型,可以用来指导压裂选井选层和压裂施工工艺。实践证明,该... 压裂效果受多种因素的影响,不同井况的不同参数对压裂效果的影响程度不一样,具有许多的模糊性。运用T—S模型模糊神经网络,建立各种影响因素与压裂效果之间的关系模型和预测模型,可以用来指导压裂选井选层和压裂施工工艺。实践证明,该方法用于压裂效果预测具有良好的适应性和实用性。 展开更多
关键词 t-s模型 模糊神经网络 压裂效果 预测 油气藏 选井 选层
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基于T-S模型的模糊神经网络城市需水量预测方法研究 被引量:15
19
作者 孙月峰 闫雅飞 +1 位作者 张表志 刘少博 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第2期136-139,共4页
针对需水量预测的非线性、随机性和模糊性等特点,引入模糊系统理论,建立了基于T-S模型的模糊神经网络需水量预测模型。该模型将模糊系统良好的模糊知识表达能力与神经网络强大的自学习和自适应能力有机结合,具有逼近最优、收敛速度快、... 针对需水量预测的非线性、随机性和模糊性等特点,引入模糊系统理论,建立了基于T-S模型的模糊神经网络需水量预测模型。该模型将模糊系统良好的模糊知识表达能力与神经网络强大的自学习和自适应能力有机结合,具有逼近最优、收敛速度快、训练时间短等优点。应用该模型预测了天津市2015年的需水量。结果表明,采用基于T-S模型的模糊神经网络方法进行需水量预测的拟合与预测平均相对误差分别为3.39%和2.67%。将该模型与BP神经网络和非线性回归方法的预测结果进行对比分析,该模型的拟合与预测精度最高。 展开更多
关键词 水文学 模糊理论 BP神经网络 需水量预测 模型
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基于T-S模型的模糊神经网络PID控制 被引量:7
20
作者 姜映红 叶碧成 《控制工程》 CSCD 2006年第6期540-542,546,共4页
针对在非线性、时变不确定系统中,常规PID控制器难以获得满意效果的问题,仿照传统PID控制器结构,设计了一种基于T-S模型的模糊神经网络PID控制器。该控制器基于T-S模糊模型,将PID结构融入模糊控制中,充分发挥了模糊系统非线性、可解释... 针对在非线性、时变不确定系统中,常规PID控制器难以获得满意效果的问题,仿照传统PID控制器结构,设计了一种基于T-S模型的模糊神经网络PID控制器。该控制器基于T-S模糊模型,将PID结构融入模糊控制中,充分发挥了模糊系统非线性、可解释性的特点;然后又利用神经网络的学习算法,实现了对模糊控制器的参数调整,使控制器具有了适应时变、不确定系统的自学习和自组织能力。针对非线性、时变系统,将此控制器与传统PID控制器对比进行了仿真研究,并应用于啤酒发酵领域,其结果表明,该控制器取得了令人满意的效果。 展开更多
关键词 t-s模型 模糊 神经网络 PID
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