基于知識(shí)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(guò)程的不斷復(fù)雜化，實(shí)際生產(chǎn)過(guò)程中的非線性，不確定性和復(fù)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(lái)的一些先進(jìn)的智能控制方法，應(yīng)用到PID控制領(lǐng)域中。 針對(duì)常規(guī)PID控制器不能在線進(jìn)行參數(shù)自整定的問(wèn)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(fù)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(diǎn)相互結(jié)合，應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)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(wèn)題之一就是當(dāng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入維數(shù)高時(shí)，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(zāi)難。因此利用粗糙集理論中基于粗集的屬性約簡(jiǎn)方法，以及信息系統(tǒng)的分類(lèi)與屬性約簡(jiǎn)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(jì)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(lái)，利用粗糙集從觀測(cè)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(wèn)題。所給出的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有模糊邏輯和神經(jīng)