基于模糊神经网络的多变量系统的解耦方法

• 作者: 刘珑龙 刘雪锋 周西龙
• 来源期刊: 中国海洋大学学报（自然科学版）
• 学科: 数学
• 关键词: 模糊神经网络 遗传算法 解耦控制 多变量系统
• 年，卷（期）: 2013,（2）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 99-104
• 页数: 6页
• 分类号: O175
• 字数: 3915字
• 语种: 中文

摘要

针对多变量、强耦合、纯迟延系统,提出一种模糊神经网络的解耦方法,结合遗传算法、将多变量系统解耦成单变量系统.传统解耦方法对于非线性系统、变结构系统以及耦合关系和耦合强度随时间和负载变化的复杂系统经常无能为力,而这种综合了模糊逻辑和神经网络优势的解耦方法,由于具有非线性和自学习能力,使其解耦性能不受影响,弥补了传统解耦方法的缺陷,对复杂系统有着较好的解耦能力.且该方法不需要建立精确的数学模型,易于实现.文章最后通过仿真实验验证了该模型的解耦效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘珑龙	中国海洋大学数学科学院	18	46	4.0	6.0
2	周西龙	中国海洋大学数学科学院	4	12	1.0	3.0
3	刘雪锋	中国海洋大学数学科学院	4	17	3.0	4.0