增益自调整的神经元控制算法研究

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神经非模型控制是智能控制的发展方向之一,本文研究了神经元非模型控制方法及神经元控制器参数的自调整问题并进行了神经元非模型控制方法的仿真实验与结果分析。 本文的主要内容包括以下几个方面: 1.介绍了神经元控制、模糊控制和灰色预测控制方法的基本原理。 2.基于模糊在线调整神经元增益的思想,分别采用查表法和公式法在线调整神经元控制器的增益,提出了两种模糊增益自调整神经元控制方法。针对复杂、具有非线性、不确定性的钢铁连铸过程及pH中和过程进行了控制系统设计和仿真实验,仿真结果表明这两种方法具有满意的控制效果。 3.从提高控制系统响应速度、抑制超调的角度出发,引入灰色预测器,提出了一种改进的模糊增益自调整的神经元控制方法,分别对钢铁连铸过程和滞后对象的控制进行了仿真研究,仿真实验结果表明该方法有效地改善了模糊神经元控制器的控制品质。
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