模糊神经网络控制器在伺服系统中的在线应用

• 作者: 吴超霞 董宁
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊控制 模糊神经网络 自适应控制
• 年，卷（期）: 2006,（12）
• 所属期刊栏目: 人工智能专家系统
• 页码范围: 153-155,182
• 页数: 4页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 1662字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-9348.2006.12.041

摘要

基于神经网络的结构,结合模糊控制的理论,提出了一种模糊神经网络在线学习自适应结构,针对模糊神经网络控制器一般存在着在线修正权值计算量大,权值过度修正容易导致系统振荡等缺点,采用变结构变速率的学习方法对网络结构参数权值进行修正.将参数调整后的控制器模型应用于伺服系统中,并与传统的ITAE三阶无静差最优控制进行比较,仿真试验表明该控制器不但能够提高系统的控制品质,同时可以消除输出力矩对被控对象的扰动,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	董宁	北京理工大学自动控制系	13	97	5.0	9.0
2	吴超霞	北京理工大学自动控制系	1	4	1.0	1.0