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刊名：控制理论与应用
发表时间：2004-04-01
摘要:
非线性动态系统的内模控制要求建立精确的对象正模型和逆模型,这对于大多数实际对象是难以做到.提出了基于一类神经模糊模型的非线性动态系统建模方法,并在此基础上研究了基于神经模糊模型的非线性系统的内模控制设计.基于输入输出数据辨识的对象正模型和逆模型存在着模型失配问题,导致神经模糊内模控制范围变窄和控制鲁棒性降低,为了改善系统的性能,提出了神经模糊内模控制与PID控制结合的双重控制策略.对CSTR的反应物浓度控制研究表明,双重控制策略能有效地拓宽系统可控范围,改善系统性能.仿真结果证明该控制策略简单而有效.
刊名：控制理论与应用
发表时间：2016-12-01
摘要:
本文提出了一种使用一型模糊规则生成区间二型TSK(Takagi-Sugeno-Kang)神经模糊系统的新方法.该方法以训练数据集与使用自组织方法由该训练集训练生成的一型模糊系统为驱动,通过新型模糊系统前件类型转换算法与规则参数自适应学习算法的训练,在不高于原一型系统模糊集合总数前提下,自主构建区间二型TSK神经模糊系统.此外,针对两种典型的多输入单输出和多输入多输出系统,在3种不同强度的系统扰动场景下进行了对比仿真实验.实验结果表明,在含有不同扰动状态系统的建模与辨识中本方法较于对比方法具有更加优异的性能.
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