基于知識的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器的研究.pdf

1、隨著現(xiàn)代工業(yè)過程的不斷復雜化，實際生產(chǎn)過程中的非線性，不確定性和復雜性的增加，傳統(tǒng)的PID控制器已經(jīng)不能滿足我們的要求，因此我們力圖將近些年發(fā)展起來的一些先進的智能控制方法，應用到PID控制領(lǐng)域中。 針對常規(guī)PID控制器不能在線進行參數(shù)自整定的問題。本文采用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制與PID控制結(jié)合的復合控制策略。深入研究了一種基于T-S模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制器，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊控制的優(yōu)點相互結(jié)合，應用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)模糊推理。

2、但是建立模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵問題之一就是當模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入維數(shù)高時，模糊規(guī)則呈指數(shù)增加，致使網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)龐大，造成維數(shù)災難。因此利用粗糙集理論中基于粗集的屬性約簡方法，以及信息系統(tǒng)的分類與屬性約簡方法，求取最小規(guī)則集。 本文給出了一種基于粗糙集的模糊神經(jīng)控制器的設(shè)計方法，該方法將粗糙集理論與模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合起來，利用粗糙集從觀測的輸入輸出數(shù)據(jù)中提取規(guī)則，并尋求最小規(guī)則集，解決了“規(guī)則爆炸”問題。所給出的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有模糊邏輯和神經(jīng)