動態(tài)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在非線性系統(tǒng)中的應(yīng)用研究.pdf

1、非線性系統(tǒng)控制是當下控制領(lǐng)域的研究熱點。嚴格意義上，現(xiàn)實生活中的被控對象都含有非線性因素。隨著科學(xué)技術(shù)的不斷進步和工業(yè)生產(chǎn)的不斷發(fā)展，各個領(lǐng)域?qū)刂葡到y(tǒng)品質(zhì)的要求越來越高，這使得控制系統(tǒng)不斷復(fù)雜化;另外現(xiàn)代工業(yè)的被控對象通常具有復(fù)雜多變量、嚴重的非線性、強耦合、大滯后、分布參數(shù)時變以及種類繁多的干擾等特點;這使得基于精確數(shù)學(xué)模型的傳統(tǒng)控制理論顯現(xiàn)出諸多局限。為解決這些問題，智能控制理論被廣泛應(yīng)用于非線性系統(tǒng)的控制，尤其模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制更

2、成為了研究熱點。雖然模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在非線性系統(tǒng)過程建模與控制中取得了一定成果，但尚有許多問題亟待解決。因此，進一步討論模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在非線性系統(tǒng)中的應(yīng)用具有重要的理論和現(xiàn)實意義。
　　本文在總結(jié)了非線性系統(tǒng)控制和模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究背景、現(xiàn)狀之后，引出動態(tài)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(D-FNN)這一概念，并對其結(jié)構(gòu)、算法、泛化能力及網(wǎng)絡(luò)修剪技術(shù)等進行了深入的探討。同時通過逼近Hermite函數(shù)和非線性動態(tài)系統(tǒng)辨識兩次仿真，初步驗證了動態(tài)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的有