【摘 要】
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该文论述了模糊神经网络理论、算法及其在控制领域的应用.主要工作由五部分组成:1.针对当前BP神经网络的不足与局限性,提出两种各具特色的神经网络,一为具有全局逼近能力的径
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该文论述了模糊神经网络理论、算法及其在控制领域的应用.主要工作由五部分组成:1.针对当前BP神经网络的不足与局限性,提出两种各具特色的神经网络,一为具有全局逼近能力的径向基(RBF)模糊神经网络、改进模型T-S RBF模糊神经网络的结构及输入空间模糊最优聚类算法,另一为基于最小均方(LMS)自适应学习算法的Adaline神经网络;2.分别采用Matlab 5.1中的RBF相关函数和基于输入空间模糊最优聚类算法的T-S RBF模糊神经网络,对某机器人二连杆机械手的动力学方程进行建模研究,验证了这两种神经网络强大的逼近能力及逼近交率;3.提出一种结合维纳滤波理论的修正型最小方差(LMS)自适应学习算法,成功地完成了对被控对象参数进行在线辨识的任务;4.提出了一种基于模糊RBF神经网络的自适应PID控制器方案,仿真结果表明该方案对于具有纯滞后的对象有良好的控制特性;5.结合上述研究内容,提出了一种具有在线预估补偿宾基于模糊RBF神经网络的模糊自适应PID控制方案,通过对控制对象参数的在线辨识,实现了真正意义上的控制器自适应功能,同时解决了预估补偿中对参数误差敏感的问题.
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