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1、隨著科學(xué)技術(shù)的迅速發(fā)展,新的控制方法不斷出現(xiàn),倒立擺系統(tǒng)作為檢驗(yàn)新的控制理論及方法有效性的重要實(shí)驗(yàn)手段得到廣泛研究。本文選取平面一級(jí)倒立擺系統(tǒng)作為研究對(duì)象,進(jìn)行了針對(duì)多變量復(fù)雜系統(tǒng)的智能控制方法——基于粗糙集的Mamdani神經(jīng)模糊系統(tǒng)分組補(bǔ)償控制策略的研究與仿真。 首先,本文在對(duì)粗糙集理論知識(shí)獲取方法及思想進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上,提出了平面一級(jí)倒立擺系統(tǒng)的模糊規(guī)則獲取算法。該粗糙集規(guī)則獲取算法在決策表的構(gòu)建中結(jié)合了粗糙集理論和模糊集
2、理論,采用模糊離散歸一化方法構(gòu)造模糊決策表,決策表的屬性約簡(jiǎn)采用了“屬性重要度”啟發(fā)式算法,使獲取的精簡(jiǎn)模糊控制規(guī)則對(duì)映射Mamdani神經(jīng)模糊系統(tǒng)模型更合理,具有更好的控制適應(yīng)性。 然后,本文對(duì)基于Mamdani模糊模型的神經(jīng)模糊系統(tǒng)進(jìn)行了理論分析,介紹了其控制思想、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及學(xué)習(xí)算法,在理論分析的基礎(chǔ)上,指出了神經(jīng)模糊系統(tǒng)控制方法的優(yōu)點(diǎn),以及它在針對(duì)平面一級(jí)倒立擺系統(tǒng)控制中存在的不足:網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)龐大,構(gòu)造復(fù)雜,訓(xùn)練速度慢,同時(shí)
3、不能充分利用樣本數(shù)據(jù)特征。 接著,針對(duì)Mamdani神經(jīng)模糊系統(tǒng)在平面一級(jí)倒立擺系統(tǒng)控制中存在的不足,本文提出了基于粗糙集的Mamdani神經(jīng)模糊系統(tǒng)控制思想,即利用粗糙集規(guī)則獲取算法提取平面一級(jí)倒立擺的模糊控制規(guī)則,依據(jù)該精簡(jiǎn)模糊控制規(guī)則,直接構(gòu)建神經(jīng)模糊系統(tǒng)初始網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),省去了Mamdani神經(jīng)模糊系統(tǒng)復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)過程,提高了網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)速度及系統(tǒng)性能。同時(shí),針對(duì)平面一級(jí)倒立擺系統(tǒng)的運(yùn)動(dòng)控制特性,本文提出在基于粗糙集的Ma
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