基于神经网络再建模的模糊PID控制器精简化研究

• 作者: YE Qian-sheng ZHONG Bing-xiang 李太福 苏盈盈
• 来源期刊: 系统仿真学报
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊PID 神经网络 函数逼近 建模
• 年，卷（期）: 2008,（13）
• 所属期刊栏目: 人工智能与仿真
• 页码范围: 3431-3435,3444
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.9
• 字数: 2665字
• 语种: 中文

摘要

针对模糊控制算法的计算复杂性和实时性能差的问题,以模糊PID控制器为研究对象,利用神经网络的万能函数逼近能力,通过神经网络二次建模,精确的逼近已知的模糊PID控制器,从而减少运算量,实现实时控制.然后,给定不同的输入信号,分别用模糊控制器和等效神经网络模型控制同一个被控对象.结果表明,控制效果非常相似.因此,用精简的神经网络模型来代替模糊控制器,可减少计算的复杂性,避免维度灾难,提高实时性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李太福	重庆科技学院电子信息工程学院	87	399	11.0	15.0
2	苏盈盈	重庆科技学院电子信息工程学院	50	147	6.0	9.0
3	ZHONG Bing-xiang	重庆工学院电子信息与自动化学院	1	2	1.0	1.0
4	YE Qian-sheng	重庆工学院电子信息与自动化学院	1	2	1.0	1.0