模糊神经网络内模控制

• 作者: 张井岗 文新宇 赵志诚
• 来源期刊: 中南工业大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊神经网络 内模控制 内模控制器
• 年，卷（期）: 2003,（z1）
• 所属期刊栏目: 小波变换、神经网络与模糊推理技术
• 页码范围: 225-229
• 页数: 5页
• 分类号: TP273
• 字数: 2808字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-7207.2003.z1.064

摘要

内模控制(IMC)是一种先进的控制算法,具有很强的抗干扰性及鲁棒性,在工业过程控制中应用广泛.内模控制的控制性能往往取决于被控对象的模型,因此,如何得到被控对象的精确模型成为关键问题.对于工业中常见的非线性过程,传统的设计方法很难得到满意的控制效果.模糊控制和神经网络的引入为非线性内模控制的研究提供了一种新方法.模糊逻辑适合表达机遇规则的知识,而神经网络具有较强的自学习及自适应能力.将模糊逻辑与神经网络相结合,应用于内模控制中,对基于该模糊神经网络(FNN)的内部模型和控制器的建立进行了分析.仿真结果证明该算法是有效的,具有很强的自适应性和鲁棒性,可以应用于非线性及时变系统中.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵志诚	太原重型机械学院自动化系	18	415	11.0	18.0
2	张井岗	太原重型机械学院自动化系	26	395	12.0	19.0
3	文新宇	太原重型机械学院自动化系	2	14	2.0	2.0