基于快速算法的模糊神经网络自适应控制

• 作者: 孙丽敏 李平 裴鑫
• 来源期刊: 控制工程
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络辨识器 模糊神经网络 自适应预测控制
• 年，卷（期）: 2006,（4）
• 所属期刊栏目: 智能控制技术及应用
• 页码范围: 361-363
• 页数: 3页
• 分类号: TP273
• 字数: 1874字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-7848.2006.04.022

摘要

针对过程控制中被控对象常具有非线性、不确定性及参数时变等复杂因素,而难以建立精确的数学模型的情况,提出了一种基于快速学习算法的模糊神经网络自适应预测控制方案.该方案用神经网络作辨识器,模糊神经网络作控制器来实现非线性系统的自适应预测控制.为了克服传统的梯度下降法收敛速度慢、容易陷入局部极小值的缺点,该方案采用递推最小二乘法训练模糊神经网络.仿真结果表明,该方案可以实现模糊控制和神经网络的优势互补,对不确定非线性系统具有很好的控制效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李平	辽宁石油化工大学信息与控制工程学院	180	1236	17.0	27.0
2	裴鑫	辽宁石油化工大学信息与控制工程学院	1	3	1.0	1.0
3	孙丽敏	辽宁石油化工大学信息与控制工程学院	1	3	1.0	1.0