一种基于CMAC神经网络的模糊控制器设计

• 作者: 冯超 李兵
• 来源期刊: 仪器仪表用户
• 学科: 工学
• 关键词: 小脑模型控制器 模糊控制 非线性系统
• 年，卷（期）: 2010,（1）
• 所属期刊栏目: 科研设计成果
• 页码范围: 16-18
• 页数: 3页
• 分类号: TP273
• 字数: 2386字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-1041.2010.01.008

摘要

对于存在外在的环境干扰和系统参数时变的非线性系统来说,传统的小脑模型需要重新学习合适的权重参数.这种学习式的设计方法是相当耗时的,为了改善这种情况,本文提出了模糊控制与小脑模型结合的方式,能够有效地对未知的非线性模型系统进行实时控制.通过仿真的对比试验,这种把小脑神经网络与模糊控制结合起来的控制方法,具有两种控制方法的优点.仿真结果表明,FCMAC控制器具有较高的控制精度、良好的自适应特性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	冯超	河北理工大学计算机与控制学院	1	1	1.0	1.0
2	李兵	河北理工大学计算机与控制学院	2	2	1.0	1.0