基于神经网络的模糊预测控制及其应用
神经网络与模糊控制的结合应用
神经网络与模糊控制的结合应用I. 引言神经网络和模糊控制都是近年来广泛应用于自动控制领域的两种重要技术。
神经网络以其较好的学习能力和预测能力，受到了广泛的关注。
而模糊控制以其强大的非线性建模和很好的抗干扰能力而备受推崇。
为了克服单一控制技术的局限性，研究者开始尝试将神经网络和模糊控制进行结合应用。
II. 神经网络和模糊控制的概述1. 神经网络神经网络是一种学习型系统，其结构可以类比为人类大脑的神经元网络。
神经网络通过学习数据集中的模式，能够从中学习出输入输出之间的映射关系。
神经网络的优点在于其能够进行非线性建模、通用近似和容错性能强等特点。
2. 模糊控制模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制方法。
其将模糊逻辑应用于实际系统的控制过程中，达到了比传统控制方法更好的抗干扰能力和系统的非线性动态性能。
III. 神经网络模糊控制器设计及应用1. 神经网络模糊控制结合的优点神经网络模糊控制相较于传统的控制方法，具有较强的非线性建模和很好的抗干扰能力，能够捕捉到很好的系统动态，从而实现控制的效果。
2. 神经网络模糊控制器的建立神经网络模糊控制系统可以分为两个部分，分别是模糊控制器和神经网络控制器。
其中模糊控制器负责实现对系统模糊建模，而神经网络控制器则用于学习模糊控制器的输入输出映射关系。
图1：神经网络模糊控制器的框图3. 神经网络模糊控制器在机器人路径规划中的应用机器人路径规划是一个非常复杂的问题，需要考虑到环境的不确定性以及机器人动力学特性。
神经网络模糊控制器通过学习路径规划时的输入输出映射关系，能够提高路径规划的准确性和鲁棒性。
4. 神经网络模糊控制器在工业过程控制中的应用在工业过程控制中，神经网络模糊控制器可以通过学习过程时的输入输出映射关系，实现对工业过程的自适应控制。
其优点在于能够实现强大的建模能力和很好的自适应性，从而提升了工业过程的控制性能。
IV. 总结神经网络和模糊控制都是近年来比较热门的技术，两者在控制领域的应用也在不断发展。
基于神经网络误差补偿的预测控制研究毕业论文
基于神经网络误差补偿的预测控制研究毕业论文目录摘要............................................... 错误!未定义书签。
1 预测控制 (2)1.1 预测控制的产生 (2)1.2 预测控制的发展 (3)1.3 预测控制算法及应用 (4)1.3.1模型控制算法（Model Algorithmic Control，MAC） (5)1.3.2动态矩阵控制（Dynamic Matrix Control，DMC） (5)1.3.3广义预测控制（Generalized Predictive Control，GPC） (5)1.3.4极点配置广义预测控制 (5)1.3.5内模控制 (5)1.3.6模糊预测控制 (6)1.4 预测控制的基本特征 (6)1.4.1预测模型 (6)1.4.2反馈校正 (6)1.4.3滚动优化 (6)1.5预测控制的现状 (7)2 神经网络 (7)2.1 人工神经网络的生理原理 (8)2.2 神经网络的特征 (10)2.3 神经网络的发展历史 (11)2.4 神经网络的内容 (12)2.5 神经网络的优越性 (14)2.6 神经网络研究方向 (14)2.7 神经网络的应用分析 (14)2.8 神经网络使用注意事项 (17)2.9 神经网络的发展趋势 (18)2.10 BP神经网络 (18)2.10.1 BP神经网络模型 (18)2.10.2 BP网络模型的缺陷分析及优化策略 (19)2.10.3 神经网络仿真 (20)3．动态矩阵控制 (22)3.1 预测模型 (22)3.2 滚动优化 (23)3.3 反馈校正 (24)3.4 有约束多变量动态矩阵控制及其线性化 (27)3.5 动态矩阵控制仿真 (29)4 基于神经网络误差补偿的预测控制 (32)4.1 研究背景 (32)4.2 传统PID控制 (33)4.2.1位置式PID控制 (33)4.2.2 增量式PID控制 (35)4.3 基于神经网络的动态矩阵控制 (37)4.4 基于神经网络输出反馈的动态矩阵控制研究 (40)4.5 基于神经网络误差补偿的动态矩阵控制 (46)4.6 仿真效果验证 (51)总结 (57)参考文献 (58)1 预测控制1.1 预测控制的产生预测控制的产生，并不是理论发展的需要，而首先是工业实践向控制提出的挑战。
基于改进型Elman神经网络预测模糊神经网络控制的变风量空调设计
房问的灯光负荷、 设备负荷差别较大 ， 每层 采 用 １台组 合式 空调 机 ， 造成 了房 间温 度 因不 能调 节
而产 生 的过 冷或 过热 的现 象 ， 同时 各设 备 问 及演
播室、 语 录 室冬 季严 重超 温 。
效果 。 由于 变 风 量 空 调 系 统 灵 活 性 高 ， 节 能 性 强， 因此 ， 已成 为 现代 智 能 建 筑领 域 炙 手 可 热 的 研 究对 象 。现 在 大部 分 空 调 控 制仍 采 用 传 统 的
中图分类弩 ： Ｔ Ｐ ３ ９ １ 文 献标 志 码 ： Ｂ 文 誊 缡 号 ：１ ６ ７ ４ ～ ８ ４ ｌ ７ （ ２ （ ） １ ３ ） ０ １ ４ ） ０ ５ ３ ４ ） ５
０ 引 言
变 风量 （ Ｖ ａ ｒ ｉ ａ ｂ ｌ ｅ Ａ ｉ ｒ Ｖ ｏ ｌ ｕ ｍ ｅ ， Ｖ Ａ Ｖ） 空 调 系 统 是 一种 全 空 气 系统 ， 它通过使送风温度 固定 ， 并 自动根 据 室 内参 数 要 求 的 变 化 或 空 调 的负 荷 变 化 情况 调 节 送 风 量 ， 因 此 获 得 了显 著 的 节 能
（ ）＋
｛
个 关键 步骤 是确 定 隐层结 点数 ｆ ， 其中 ｆ 的初 始值
确 定式 为
ｌ ： Ｊｏ ． ４ ３ ａ ｒ ｎ＋ ０ ． １ ２ ｎ ＋ ２ ． ５ ４ ｍ＋ ０ ． ７ ７ ｎ＋ ０ ． ３ ５＋ ０ ． ５ １
变 风量 空调 系统 主 要 由空气 处 理 机组 、 送 回 风 系统 （ 送、 回风 风道 ） 、 末 端装 置 （ 有 些末 端 装 置 带有 送 风散 流器 ） 和 相 关 的 自动 控 制 系统 组 成 。
１ 工 程 背 景
模糊预测控制技术的应用研究
入 ! 预测系统未来输出 % 这种模型只强调模型的功能而不强调 其结构形式 % 所以 ! 预测模型形式 参 数 模 型 有 微 分 方 程 ( 差 分 方程等 ；非参数模型有脉冲响应 ( 阶跃响应模型等 % 甚至 ! 非线 性 系 统 (分 布 参 数 系 统 的 模 型 !只 要 具 备 上 述 功 能 !也 可 在 对 这类系统进行预测控制时作为 预 测 模 型 使 用 % 而 且 随 着 模 型 概念的拓宽 ! 所谓模型己不仅仅局 限 于 数 学 模 型 ! 任 何 取 自 过 程的已有信息 ! 且能对过程未 来 动 态 行 为 的 变 化 进 行 预 测 的 信息集合 ! 都可作为预测模型 % 预测控制算法的种类多 ( 表 现 形 式 多 种 多 样 ! 但 其 模 型 预 测控制的基本要点 （或基本原则 ）没有改变 ! 以 下 三 点 是 预 测 控 制算法的三要素 # ) １ * 建立预测模型是 模 型 预 测 控 制 的 第 一 个 原 则 % 这 一 原则是模型预测控制的基础 ! 也 正 是 模 型 预 测 控 制 不 同 于 常 规 ＰＩＤ 控制的根本所在 % 利用它可 以 根 据 对 象 的 历 史 信 息 以 及假定的控制输入 ｕ ! 预测其未来一时间段内的控制输出 ! 并 对不同控制策略的预测输出进行比较分析 % ) ２* 滚 动 优 化 是 一 种 有 限 时 段 的 优 化 控 制 ! 它 通 过 某 一 性能指标的最优来确定未来的 控 制 作 用 % 这 一 性 能 指 标 设 计 系统的未来行为 （对象输出 ( 输入 ）! 可以采用多种形式 % 在每一 时刻 ! 优化性能指标只涉及当前时 刻 到 未 来 有 限 时 段 内 ! 而 到 下 一 时 刻 !优 化 时 段 向 前 推 移 !重 新 进 行 优 化 !即 优 化 不 是 一 次离线进行 ! 而是反复在线进行 ! 以获取新的控制策略 % ) ３* 反 馈 校 正 是 在 每 一 时 刻 ! 利 用 当 前 实 时 信 息 对 基 于 模型的预测值进行修正 ! 克服 由 于 模 型 失 配 或 干 扰 造 成 的 控 制偏离 % 反馈校正的形式可以是多种多样的 ! 如可以对未来的 误差进行修正的 ＭＡＣ(ＤＭＣ 算法 ! 根 据 辨 识 原 理 直 接 修 改 预 测模型参数的 ＧＰＣ 算法 % 预 测 控 制 具 有 实 现 简 单 (对 模 型 要 求 低 (在 线 计 算 方 便 ( 算法鲁棒性强等优点 ! 实际应用表 明 ! 预 测 控 制 较 之 传 统 的 控 制手段具有更好的鲁棒性 ! 对 复 杂 系 统 可 以 获 得 满 意 的 控 制 效果 ! 被认为是工业过程控制 领 域 内 最 有 吸 引 力 的 控 制 方 法 之一 % 预测控制的研究范围已经涉及到预测模型类型 ( 优化目 标种类 ( 约束条件种类 ( 控制算法以及 稳 定 性 ( 鲁 棒 性 等 方 面 ! 也包括多变量系统 ( 非线性系 统 以 及 其 他 控 制 方 法 与 预 测 控 制 方 法 的 结 合 !如 自 适 应 预 测 控 制 (模 糊 预 测 控 制 (鲁 棒 预 测 控制 ( 神经网络预测控制等 %
模糊神经网络预测控制在配料系统中的应用
式 中 ，Ａ （ ） （ ） （ —ｉ ）为 ｋ—ｆ时 ｕｋ—ｉ＝ｕｇ—ｉ一ｕｋ 一１
刻作用 在 系统 上 的控 制增量 。
给 定 输入 控 制增 量为 ：
△Ｕ（ ） ［ ｕ ｋ ， ｕ ｋ－１，． （ Ｉ 一１ 七 ＝ Ａ （ ）Ａ （ Ｉ ）． － ．Ａｕ 足－Ｍ － ） ］
其 中 ， 为优 化控 制时域 长度 。 Ｍ 则 预 测模 型 的输 出值 为 ：
萝 ＋ｆ ＝Ｙ （ ＋ ‘ ｕ ｋ （ ） ０ ＋ ） ｉ Ａ （）
ｐ ｅ ｉ ｉ ｎ ｏ ｎ ｒ ｄｉ ｎ ｒ ｐｏ ｔｏ ａ ｖ ｄ ｎ ｌ ｍｐ ｏ ｅ ． ｒ ｃ ｓｏ ｆｉ ｇ ｅ ｅ ｔ ｏ ｒｉ ｎ ｈ ｓｅ ｉ ｅ ｔｙ ｉ ｒ ｖ ｄ ｐ Ｋｅ ｒ ： ｕ ｚ ｏ ｔｏ ； ｅ ｒ ｌｎ ｔ ｒ ； ｒ ｄ ｃ ｉ ｅ ｃ ｎ ｒ ｌ ｂ ｌ ｗｅ ｇ ｔ ｒ ｐ ｅ ｉｉ ｎ ｙ ｗｏ ｄｓ ｆ ｚ ｙ ｃ ｎ ｒ ｌ ｎ ｕ ａ ｅ ｗｏ ｋ ｐ ｅ ｉ ｔｖ ｏ ｔｏ ； ｅ ｔ ｉ
本 文的生料配料系 统采用动态矩 阵控 制 ＤＭ Ｃ的形
ｃ ｎ ｒ ｌ ｄ， ｎ ｈ ｉ ｌ ｔｏ ｘ ｅ ｉ ｎ ａ ｕ ｖ ｓ ｓ ｏ ｔ ｔ ｈ ｏ ｔｏ ｆｅ ｔ ｆｔ ｅ ｍａ ｅ ｉ ｌｆｏ ｉ ｆｅ ｔｖ ， ｎ ｈ ｏ ｔｏ ｌ ｅ ａ ｄ ｔ ｅ ｓ ｍｕ ａ ｉ ｎ ｅ ｐ ｒｍｅ ｔ ｌ ｒ ｅ ｈ ｗ ｈａ ｅ ｃ ｎ ｒ ｌ ｆ ｃ ｔ ｒａ ｗ ｓｅ ｆ ｃ ｉ ｅ ａ ｄ ｔ ｅ ｃ ｔ ｅ ｏ ｈ ｌ
ANFIS模型的应用及其优势
ANFIS模型的应用及其优势ANFIS模型是Adaptive Network-based Fuzzy Inference System的缩写，是一种基于模糊逻辑和神经网络的智能控制模型。
在实际应用中，ANFIS模型已经被广泛利用，本文将探讨ANFIS模型的应用及其优势。
一、ANFIS模型的应用1. 工业控制领域ANFIS模型可以应用于各种工业控制领域，如水利、水电、钢铁冶金、化工、微电子、纺织、冶金、汽车等等。
在这些领域中，ANFIS模型的应用可以有效地减少能源和原材料的浪费，并提高生产效率。
2. 金融领域ANFIS模型在金融领域的应用也非常广泛。
例如，ANFIS模型可以用于股票价格的预测和外汇交易预测等方面，以帮助投资者制定正确的投资策略。
3. 医疗保健领域ANFIS模型在医疗保健领域中的应用也是非常广泛的。
例如，ANFIS模型可以应用于医疗诊断领域，帮助医生快速准确地诊断疾病。
4. 交通领域ANFIS模型在交通领域的应用也是非常广泛的。
例如，ANFIS模型可以应用于道路交通流量的预测和交通拥堵的分析等方面，以提高交通效率。
二、ANFIS模型的优势1. 基于模糊逻辑和神经网络ANFIS模型是一种基于模糊逻辑和神经网络的智能控制模型，具有灵活性强、可靠性高等优点，能够很好地解决复杂的实际问题。
2. 精度高ANFIS模型能够根据输入数据自动调整参数，从而提高预测的准确性，在一些实际应用中，其精度甚至可以超过其他传统模型。
3. 泛化能力强ANFIS模型具有很强的泛化能力，可以适应各种不同的输入，对于缺失数据和噪声数据也有很好的处理能力。
4. 简单易用ANFIS模型的建模过程比较简单易用，不需要复杂的推理机制和专业的知识，只需要输入数据即可。
结论ANFIS模型是一种基于模糊逻辑和神经网络的智能控制模型，在实际应用中已经被广泛利用，并具有精度高、泛化能力强、灵活性强等优点。
因此，ANFIS模型是一种非常有效的解决复杂实际问题的工具，值得进一步的研究和应用。
基于神经网络专家系统的研究与应用
摘要现代化的建设需要信息技术的支持，专家系统是一种智能化的信息技术，它的应用改变了过去社会各领域生产基层领导者决策的盲目性和主观性，缓解了我国各领域技术推广人员不足的矛盾，促进了社会的持续发展。
但传统专家系统只能处理显性的表面的知识，存在推理能力弱，智能水平低等缺点，所以本文引入了神经网络技术来克服传统专家系统的不足，来试图解决专家系统中存在的关系复杂、边界模糊等难于用规则或数学模型严格描述的问题。
本文采用神经网络进行大部分的知识获取及推理功能，将网络输出结果转换成专家系统推理机能接受的形式，由专家系统的推理机得到问题的最后结果。
最后，根据论文中的理论建造了棉铃虫害预测的专家系统，能够准确预测棉铃虫的发病程度，并能给用户提出防治建议及措施。
有力地说明了本论文中所建造的专家系统在一定程度上解决了传统专家系统在知识获取上的“瓶颈”问题，实现了神经网络的并行推理，神经网络在专家系统中的应用具有较好的发展前景。
关键词神经网络专家系统推理机面向对象知识获取AbstractModern construction needs the support of IT, expert system is the IT of a kind of intelligence, its application has changed past social each field production subjectivity and the blindness of grass-roots leader decision-making, have alleviated the contradiction that each field technical popularization of our country has insufficient people, the continued development that has promoted society. But traditional expert system can only handle the surface of dominance knowledge, existence has weak inference ability, intelligent level is low, so this paper has led into artificial neural network technology to surmount the deficiency of traditional expert system, attempt the relation that solution has in expert system complex, boundary is fuzzy etc. are hard to describe strictly with regular or mathematics model. This paper carries out the most of knowledge with neural network to get and infer function , changes network output as a result into expert system, inference function the form of accepting , the inference machine from expert system gets the final result of problem. Finally, have built the expert system of the cotton bell forecast of insect pest according to the theory in this thesis, can accurate forecast cotton bell insect become sick degree, and can make prevention suggestion and measure to user. Have proved on certain degree the expert system built using this tool have solved traditional expert system in knowledge the problem of " bottleneck " that gotten , the parallel inference that has realized neural network, Neural network in expert system application has the better prospect for development.Key words Neural network Expert system Reasoning engineObject-orientation Knowledge acquisition目录摘要 (I)Abstract (II)第1章绪论 (1)1.1 论文研究的背景 (1)1.1.1 国内外研究现状 (1)1.1.2 专家系统在开发使用中存在的缺点 (2)1.1.3 神经网络的局限性 (3)1.2 论文研究的主要内容 (3)1.3 论文研究的目标及意义 (4)1.4 论文的组织结构和安排 (4)第2章神经网络和专家系统的基本理论 (5)2.1 神经网络的基本理论 (5)2.1.1 神经网络的概述及工作原理 (5)2.1.2 神经网络的基本特征及优点 (6)2.1.3 BP神经网络模型 (8)2.1.4 BP网络结构设置 (10)2.2 专家系统的基本理论 (12)2.2.1 专家系统的功能 (12)2.2.2 专家系统的基本结构及组成 (13)第3章基于神经网络专家系统的研究 (16)3.1 神经网络专家系统整体设计 (16)3.1.1 神经网络专家系统总体结构 (16)3.1.2 神经网络专家系统的组成及功能 (16)3.2 知识表示 (17)3.2.1 传统知识表示方法 (18)3.2.2 面向对象知识表示方法 (19)3.2.3 本论文采用的知识表示方法 (20)3.3 知识获取 (21)3.3.1 知识获取的基本方法 (22)3.3.2 神经网络知识获取方法 (23)3.4 推理机 (25)3.4.1 专家系统推理机制 (25)3.4.2 神经网络专家系统的推理机制 (26)3.5 知识存储与维护更新 (26)3.5.1 神经网络知识存储 (26)3.5.2 神经网络知识维护更新 (27)3.6 用户界面 (27)第4章基于神经网络专家系统的应用 (29)4.1 例子的建造背景 (29)4.2 例子的建造过程 (30)4.2.1 特征因子选择 (30)4.2.2 网络参数配置 (30)4.2.3 样本数据处理 (31)4.2.4 训练网络 (31)4.2.5 网络训练结果分析 (34)4.2.6 专家建议 (34)4.3 例子的结果分析 (34)结论 (36)致谢 (37)参考文献 (38)附录1 外文资料中文翻译 (40)附录2 外文资料原文 (45)第1章绪论1.1 论文研究的背景专家系统(Expert System，缩写ES)是人工智能领域应用研究最活跃的领域之一，日益得到广泛的应用。
神经网络和模糊系统
05
CATALOGUE
应用案例
控制系统
神经网络在控制系统中主要用于优化 和预测控制策略。
通过训练神经网络来学习系统的动态 行为，可以实现对系统的精确控制。 例如，在机器人控制、航空航天控制 等领域，神经网络被用于提高系统的 稳定性和响应速度。
数据分类
模糊系统在数据分类中主要用于处理不确定性和不精确性。
练出最优的神经网络模型。
反向传播算法
根据输出层的误差，计算出每 层的误差梯度，然后根据梯度 下降法更新权重和偏差。
随机梯度下降法
在训练过程中，每次只使用一 部分数据来计算梯度，然后更 新权重和偏差，以提高训练效 率。
自适应学习率算法
根据误差梯度的变化情况，动 态调整学习率，以加快收敛速
度并避免陷入局部最小值。
自适应神经模糊系统
自适应神经模糊系统是在神经模糊系统的基础上，增加了 自适应调整能力。它能够根据系统的运行状态和输入数据 的特性，自适应地调整模糊规则和隶属函数的参数，以更 好地适应环境和任务的变化。
自适应神经模糊系统通过引入在线学习算法和自适应调整 策略，使得系统能够根据运行过程中的反馈信息，不断优 化模糊规则和参数，提高系统的实时性和准确性。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
混合神经模糊系统
混合神经模糊系统是一种将不同类型的神经网络和模糊逻辑结合起来，形成一个 多层次、多模态的混合智能系统。它利用不同类型神经网络的优势，结合多种模 糊逻辑方法，实现对复杂系统的全面建模和控制。
混合神经模糊系统通过集成不同类型的神经网络和模糊逻辑方法，能够充分发挥 各自的优势，提高系统的整体性能。同时，它还能够处理不同类型的输入数据和 任务，具有更强的泛化能力和适应性。
应用前景
基于模糊神经网络智能预测模型的设计与实现
基于模糊神经网络智能预测模型的设计与实现作者：严鸿瑞马礼举来源：《现代电子技术》2008年第02期摘要：针对智能决策支持系统中经常遇到的预测类问题，根据人工神经网络和模糊逻辑系统的各自特点，设计一种模糊神经网络模型，将模糊系统用类似于神经网络的结构表示，再用相应的学习算法训练模糊系统实现模糊推理。
并对此模型进行预测验证和编程实现。
关键词：智能决策支持系统；人工神经网络；模糊逻辑系统；模糊神经网络中图分类号：TP183 文献标识码：B文章编号：1004-373X(2008)02-084-03]Abstract：For the predicting problems that the intelligent decision support system often encounters,according to the characters of artificial neural network and fuzzy logic system,a kind of fuzzy neural network model is designed.Firstly,the fuzzy logic system for realizing fuzzy prediction is expressed by the construction of artificial neural network.Then the fuzzy logic system is trained by associate studying algorithms.At last,the model of fuzzy neural network has been proved by practice and reaKeywords：intelligent decision support system;artificial neural network;fuzzy logicsystem;fuzzy neural network智能决策支持系统\[1\]（Intelligent Decision Support System,IDSS）是以管理科学、运筹学、控制论和行为科学为基础，以计算机技术、仿真技术和信息技术为手段，面对半结构化的决策问题，辅助支持中、高层次策者决策活动的、具有智能作用的计算机网络系统。
基于人工神经网络和模糊控制的燃料电池系统建模与优化
基于人工神经网络和模糊控制的燃料电池系统建模与优化燃料电池技术作为一种清洁能源的解决方案，被广泛应用于汽车、航空航天、能源等领域。
为了实现燃料电池系统的高效运行和优化控制，人工神经网络和模糊控制被引入到燃料电池系统的建模与优化中。
本文将重点介绍基于人工神经网络和模糊控制的燃料电池系统建模与优化的研究进展。
首先，我们来了解一下燃料电池系统。
燃料电池系统是一种将燃料（如氢气、甲醇等）与氧气进行反应产生电能的装置。
它由燃料电池堆、氢气储存装置、氧气供给装置、冷却系统等部分组成。
燃料电池系统具有高能量转化效率、零排放、低噪音等优点，因此备受关注。
接下来，我们将重点介绍人工神经网络在燃料电池系统建模中的应用。
人工神经网络是一种仿生学的数学模型，能够模拟和处理类似人脑神经元之间的连接和传输关系。
在燃料电池系统中，人工神经网络可以通过学习实际运行数据和系统动力学模型，建立燃料电池系统的非线性映射关系。
具体来说，人工神经网络可以用于燃料电池系统的参数辨识、状态估计和控制优化。
通过输入燃料电池系统的输入参数和环境条件，人工神经网络可以辨识出燃料电池系统的参数。
同时，通过输入燃料电池系统的输出数据，人工神经网络可以进行状态估计，预测燃料电池系统的实际状态。
在控制优化方面，人工神经网络可以通过学习和调整权重和偏置，以实现对燃料电池系统的最优控制。
除了人工神经网络，模糊控制也被广泛应用于燃料电池系统的建模与优化中。
模糊控制是一种基于模糊逻辑推理的控制方法，能够处理系统的不确定性和非精确性。
在燃料电池系统中，模糊控制可以帮助系统建立模糊规则库，以实现对系统的模糊化处理和优化控制。
具体来说，模糊控制可以用于燃料电池系统的功率管理和温度控制。
在功率管理方面，模糊控制可以通过模糊规则库和模糊推理，实现对燃料电池系统功率的调节。
同时，在温度控制方面，模糊控制可以根据燃料电池系统的温度传感器反馈信号，实现对系统温度的模糊控制，以保证系统的稳定性和性能。
基于模糊神经网络的非线性系统预测函数控制研究
Ｓ ｈ ｕ ｚ ｅ ｒ ｌ ｅ ｗｏ ｋ ｃ ｍｂ ｎ ｄ ｗ ｉ ｈ ｒ ｄ ｃ ｉ ｅ ｆ ｎ ｔ ｎ ｌ ｏ ｔｏ ，ａ ｋ ｎ ｆｐ ｅ ｉｔｖ ｕ ｃ ｉ ｎ ｌ Ｏ ｔ ｅ ｆ ｚ ｙ ｎ ｕ ａ ｔ ｒ ｏ ｉ ｅ ｔ ｔ ｅ ｐ ｅ ｉｔｖ ｕ ｃ ｉ ａ ｎ ｒ １ ｉ ｄ ｏ ｒ ｄ ｃ ｉ ｅ ｆ ｎ ｔｏ ａ ｎ ｈ ｏ ｃ ｃ ｎ ｒ ｌｅ ｏ ｈ ｏ ｌ ｅ ｒ ｓ ｓ ｅ ｓ ｄ ｓｇ ｅ ｈ ｃ ａ ｅ ｎ ｆ ｚ ｙ ｎ ｕ ａ ｅ ｗｏ ｋ Ｔｈ ｕ ｚ ｅ ｒ ｌ ｏ ｔ ｏ ｌｒ ｆ ｒｔ ｅ ｎ ｎ ｉ ａ ｙ ｔ ｍｓ ｉ ｅ ｉ ｎ ｄ ｗ ｉｈ ｂ ｓ ｄ ｏ ｕ ｚ ｅ ｒ ｌｎ ｔ ｒ ． ｎ ｅ ｆ ｚ ｙ ｎ ｕ ａ ｎ ｔ ｒ ｓ ｕ ｅ Ｏ ｉ ｅ ｔｆ ｈ ｄ ｌｏ ｏ ｌ ｅ ｒ ｓ ｓ ｅ ｓ ａ ｄ ｈ ｄ ｎ ｉ ｃ ｔｏ ｅ ｕ ｔ ｅ ｔ ｔ ｈ ｅ ｗｏ ｋ ｉ ｓ ｄ ｔ ｄ ｎ ｉｙ ｔ ｅ ｍｏ ｅ ｆ ｎ ｎ ｉ ａ ｙ ｔ ｍ ， ｎ ｔ ｅ ｉ ｅ ｔｆ ａ ｉ ｎ ｒ ｓ ｌｓ ｓ ｎ ｏ ｔ ｅ ｎ ｉ ｐ ｅ ｉｔ ｅ ｆ ｎ ｔｏ ａ ｏ ｔ ｏ ，Ｓ ｈ ｒ ｄ ｃ ｉ ｅ ｍｏ ｅ ｓ ｃ ｎ ｂ ｏ ．Ｆｉ ａ ｌ ｈ ｐ ｉ ａ ｃ ｎ ｒ ｌ ａ ｕ ａ ｅ ｒ ｄ ｃ ｉ ｕ ｃ ｉ ｎ ｌｃ ｎ ｒ ｌ Ｏ ｔ ｅ ｐ ｅ ｉｔｖ ｄ ｌ ａ ｅ ｇ ｔ ｖ ｎ ｌ ｔ ｅｏ ｔ ｙ ｍ ｌ ｏ ｔ ｏ ｌ ｅ ｃ ｎ ｂ ｖ ｇ ｔ Ｔｈ ｏ ｇ ｈ ａ ｌ ｂ ｃ ｍ ｐ ｔ ｒ ｓｍｕ ａ ｉｎ， ｗｅ ｃ ｎ ｓ ｅ ｈ ｓ ｃ ｎ ｒ ｌ ｒ ｆ ｒ ｔ ｅ ｎ ｎ ｉ ｅ ｒ ｓ ｓ ｅ ｈ ｓ ｏ． ｒ ｕ ｈ ｔ ｅ Ｍ ｔａ ｏ ｕ ｅ ｉ ｌ ｔ ｏ ａ ｅ ，ｔ ｉ ｏ ｔ ｏ ｌ ｏ ｈ ｏ ｌ ａ ｙ ｔ ｍ ａ ｅ ｎ ｇ ｏ ｏ ｔ ｏ ｅ ｆ ｒ ｎ ｅ ａ ｄ ｒ ｂ ｓ ｎ ｓ ． ｏ ｄ ｃ ｎ ｒ ｌｐ ｒｏ ｍａ ｃ ｎ ｏ ｕ ｔ ｅ ｓ Ｋｅ ｒ ｓ ｐ ｅ ｉ ｔ ｅ ｆ ｎ ｔ ｎ ｃ ｎ ｒ ｌ ｆ ｚ ｙ ｎ ｕ ａ ｅ ｗｏ ｋ； ｒ ｄ ｃ ｉ ｎ ｍ ｏ ｅ ； ｏ ｌ ｅ ｒ ｃ ｎ ｒ ｌ ｙ ｗｏ ｄ ： ｒ ｄ ｃ ｉ ｕ ｃ ｉ ｏ ｔ ｏ ； ｕ ｚ ｅ ｒ ｌｎ ｔ ｒ ｐ ｅ ｉｔ ｄ ｌ ｎ ｎ ｉ ａ ｏ ｔ ｏ ｖ ｏ ｏ ｎ
基于模糊专家模型的神经控制器及应用研究
ＰＤ控 制相结 合 ， 成神 经网络逆模 与神 经元 ＰＤ的 Ｉ 组 Ｉ
复 合控制 方 法 ， 克服 了非 线 性 动态 系统 的逆 模 型 不 精 确引起 的 控 制精 度 不 高 等 问题 。 同时 ， 神 经 网 该 络 对系 统 的 逆 动 态 建 模 又相 当 于 系 统 的 前 馈 控 制
严 家至 互 孝
（ 浙江 大学工 业控 制技 术 国家重点 实验 室 ， 州 ３ ０ ２ ） 杭 １０ ７
摘
要 ：针对 具有严 重非 线性 特性 的 ｐ 中和过 程 ， Ｈ 提出 了一种 基 于模糊 专 家模 型 的神 经控 制策 略 ， 种方法 将 神经 网络 逆控 制 器与 这
中图分 类号 ：Ｔ ２ ３ Ｐ７ 文献 标 志码 ：Ａ
Ａｂ ｔ ａ ｔ： Ａ ｅ ｒ ｏ ｒ ｌｓｒ ｔｇ ａ ｅ ｎｆｚｙ ｅ ｐ ｒ ｄ ｌｉ ｒ ｓｎ ｅ ｏ Ｈ ｅ ｔａｉａｉｎｐ ｏ ｅｓｗｉ ｅ ｅｅｎ ｎｉ ａ ｉ ．Ｔｈ ｃ ｅ ｓｒ ｃ ｎ ｕ ａ ｃ ｎｔ ｔａｅ ｙ ｂ ｓ ｄ ｏ ｕ ｚ ｘ ｅ ｍｏ ｅ ｓｐ ｅｅ ｔｄ ｆｒｐ ｎ ｕ ｌｚ ｔ ｒ ｃ ｓ ｔ ｓ ｖ ｒ ｏ ｌ ｌ ｏ ｔ ｒ ｏ ｈ ｎｅ ｒｔ ｙ ｅｓ ｈ ｍｅ
ｃｍｂｎｄａｎ ｕａ ｎ ｔｏｋｉｖ ｒｅｃ ｎｒｌ ｒ ｔ ｅ ｒｎＰ Ｄ ｃｎｒｌ ｒ ｎ ｓｄｔｅｆｒｃｓ ｒｓｌ ｆ ｅｆｚｙｅ ｐｒ ｍｏ ｅ ｔ ａｊｓ ｔｅ ｏ ｉｅ ｅ ｒ ｅ ｒ ｅｓ ｏ ｔ ｌ ｈａｎｕｏ Ｉ ｏ ｔ ｅ，ａ ｄｕｅ ｏｅ ａｔ ｅｕｔ ｏ ｚ ｘ ｅｔ ｄｌ ｏ ｄｕ ｔｈ ｌ ｗ ｎ ｏ ｅ ｗｉ ｏ ｈ ｓ ｔ ｕ ｈ
表 １ 输 入 液 流 浓 度
维普资讯
基于模糊专家模型的神经控制器及应用研究
神经模糊预测控制及其MATLAB实现第6章 模糊神经和模糊聚类及其MATLAB实现
i A ( x1 ) A ( x2 )… A ( xn ) i A ( x1 ) A ( x2 )… A ( xn )
i 1 i 2 i n
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B ( y) i B ( y )
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i
11
m
i 1
m
6.1.2 系统结构 根据上面给出的模糊系统的模糊模型，可设计出如 图6-2所示的模糊神经网络结构。图中所示为MIMO系统 ，它是上面所讨论的MISO情况的简单推广。
图6-2 基于标准模型的模糊神经网络结构图
12
图中第一层为输入层。该层的各个节点直接与输入向量 的各分量xi连接，它起着将输入值x = [x1 x2 …xn]T传送 到下一层的作用。该层的节点数N1= n。 第二层每个节点代表一个语言变量值，如 NB，PS 等。 它的作用是计算各输入分量属于各语言变量值模糊集合 的隶属度函数 ij ，其中
i i
9
从而输出量总的模糊集合为
m
B=
m i 1
Bi
i 1
B ( y) B ( y)
i
若采用加权平均的清晰化方法，则可求得输出的清 晰化量为 y B ( y )dy U
y
y
Uy
B
( y )dy
10
由于计算上式的积分很麻烦，实际计算时通常用下 m 面的近似公式
y
i j A ( xi )
i j
i = 1,2,…,n, j = 1,2,…,mi。n是输入量的维数，mi是xi的 模糊分割数。例如，若隶属函数采用高斯函数表示的铃 ( x c ) 形函数，则 j i e 其中 cij 和 ij 分别表示隶属函数的中心和宽度。该层的 节点总数。 N m
预测控制算法范文
预测控制算法范文预测控制算法是一种基于过去的观测数据来预测未来系统行为的控制方法。
它可以用于各种领域，如工业控制、金融市场预测、天气预报等。
本文将介绍几种常用的预测控制算法，包括递推最小二乘法、基于神经网络的算法和基于深度学习的算法。
1. 递推最小二乘法（Recursive Least Squares, RLS）：递推最小二乘法是一种经典的预测控制算法。
它通过不断更新一个递推系数来预测未来系统行为。
具体而言，它通过最小化观测数据与预测输出之间的误差平方和来更新递推系数。
递推最小二乘法在实际应用中被广泛使用，因为它具有较好的收敛性和计算效率。
2.基于神经网络的算法：基于神经网络的预测控制算法基于一种称为前馈神经网络的模型，该模型可以学习和预测复杂的非线性系统行为。
算法首先使用一组历史观测数据来训练神经网络模型，然后使用该模型来预测未来系统行为。
该算法的优点是能够处理复杂系统并具有较高的预测精度，但需要大量的训练数据和计算资源。
3.基于深度学习的算法：基于深度学习的预测控制算法是近年来新兴的算法。
它使用一种称为深度神经网络的模型来学习和预测系统行为。
与传统的神经网络不同，深度神经网络拥有多个隐藏层，可以学习更加复杂的系统关系。
该算法在处理大规模数据集和高维数据方面具有很大优势，并在图像识别、语音识别等领域取得了显著的成果。
4.其他预测控制算法：除了上述提到的算法外，还有许多其他预测控制算法可供选择。
例如，基于卡尔曼滤波的算法可以处理系统中的噪声和不确定性，并提供准确的预测。
遗传算法可以通过模拟进化过程来最优的控制参数。
模糊控制算法可以处理模糊和模糊输入，适用于复杂和不确定的系统。
综上所述，预测控制算法在实际应用中起到了重要的作用。
根据不同的应用场景和需求，我们可以选择合适的算法来进行预测和控制。
未来随着科技的发展和算法的改进，预测控制算法将能够更好地处理复杂系统和大规模数据，并提供更准确的预测和控制结果。
MPC替代方案
MPC替代方案随着技术的不断发展，传统的MPC（模型预测控制）方案在某些情况下可能存在一些弊端。
因此，为了解决这些问题，研究人员提出了一些MPC的替代方案，以满足不同场景下的需求。
本文将介绍几种常见的MPC替代方案，并讨论它们的优点和适用范围。
一、神经网络控制神经网络控制是一种基于人工神经网络的控制方法，可以用于替代传统的MPC方案。
它通过学习和优化神经网络的权重和偏差，以实现对系统的控制。
相比于MPC，神经网络控制具有以下优点：1. 神经网络控制不需要精确的系统模型，能够通过学习和训练适应系统的非线性特性。
2. 神经网络控制具有较强的鲁棒性，能够有效应对系统参数变化和外部干扰。
3. 神经网络控制具有较快的响应速度和较高的控制性能。
然而，神经网络控制也存在一些局限性。
首先，神经网络的建模和训练过程可能需要大量的数据和计算资源。
其次，由于神经网络的黑盒性质，我们很难对其内部的运行机制进行解释和验证。
二、模糊控制模糊控制是另一种常见的MPC替代方案，它通过建立模糊规则库和模糊推理机制来实现对系统的控制。
相比于传统的MPC，模糊控制具有以下优势：1. 模糊控制能够处理系统模型的不确定性和模糊性，适用于包含模糊规则的复杂系统。
2. 模糊控制具有较好的鲁棒性，能够在噪声和干扰的情况下保持良好的性能。
3. 模糊控制能够将人类专家的经验知识融入到控制系统中，提高控制效果。
然而，模糊控制也存在一些缺点。
首先，模糊规则的设计和优化可能需要较多的工作，对系统方面的专业知识要求较高。
其次，模糊控制的性能可能受到模糊规则库的规模和模糊推理机制的设计参数的影响。
三、基于强化学习的控制基于强化学习的控制是近年来备受关注的一种MPC替代方案。
它基于智能体与环境的交互，在连续决策问题中寻找最优策略。
相比于传统的MPC，基于强化学习的控制具有以下特点：1. 基于强化学习的控制能够在缺乏系统模型的情况下进行学习和决策，适用于实际环境中的复杂问题。
控制系统中的神经网络控制与模糊控制比较
控制系统中的神经网络控制与模糊控制比较控制系统在现代工业自动化中发挥着重要作用，而神经网络控制和模糊控制作为两种常用的控制方法，各自具有独特的优势与应用。
本文将比较神经网络控制与模糊控制在控制系统中的特点和应用，以期为读者提供更深入的了解和选择。
一、神经网络控制神经网络控制是一种基于人类神经系统的思维方式和结构，结合计算机科学和控制工程的研究。
它模拟了人脑中的神经元和神经网络的特点，通过大量的并行计算和学习能力来实现控制过程。
神经网络控制的特点：1. 自适应性：神经网络控制系统具有自我学习和自我调整的能力，可以根据系统的实时数据进行在线调整和优化。
2. 非线性处理能力：神经网络控制可以处理复杂的非线性控制问题，适用于一些非线性系统或控制目标的实现。
3. 并行计算：神经网络控制系统中的神经元之间具有并行计算的能力，可以非常高效地完成复杂计算任务。
4. 容错性：由于神经网络控制具有分布式结构，即使某些神经元或连接发生故障，仍然能够保持控制系统的稳定性。
神经网络控制的应用：1. 机器人控制：神经网络控制在机器人控制方面有着广泛的应用，可以实现机器人的路径规划、动作控制和智能决策等功能。
2. 电力系统：在电力系统中，神经网络控制可以用于发电机的运行和调节、电力负荷的预测和优化调度等方面。
3. 工业自动化：在工业领域，神经网络控制可以应用于生产线的优化调度、故障检测和容错控制等方面。
4. 交通系统：神经网络控制可以用于交通信号的优化调节、交通拥堵的预测和缓解等交通管理问题。
二、模糊控制模糊控制是基于模糊逻辑的一种控制方法，它通过使用模糊集合和模糊规则，能够处理复杂的模糊或不确定性问题。
模糊控制通过将输入和输出变量的关系建立成一组模糊规则，从而实现控制过程的优化和调整。
模糊控制的特点：1. 鲁棒性：模糊控制对于外界干扰和噪声相对较为鲁棒，能够保持一定的控制效果和稳定性。
2. 简单性：模糊控制可以利用自然语言的形式来表达控制知识和规则，易于人们理解和调整。
基于线性预测模型的神经网络模糊PID控制
（ ． 海 理 工 大 学 光 学 与 电 子 信 息 工 程 学 院 ， 海 ２ ０ ９ ；． 国 计 量 学 院 机 电工 程 学 院 ， 江 杭 州 ３ ０ １ ） １上 上 ００ ３２ 中 浙 １０ ８
摘 要 ： 结合传 统 ＰＤ控 制原理 、 经 网络技 术 、 糊控 制技 术 及预 测控 制技 术 ， 出了一 种新 型控 Ｉ 神 模 提
ｓｍ ｕａｉ ｎ ｒ ｓ ｔ ｎ ｉ ａｅ ｔ ａ ｕ ａ ｔ ｒ ｆ ｚ Ｐ Ｄ ｏ ｔｏ ｗｎ ｏ ｄ ｒ ｂ ｔ ｓ ， ｉ ｌｔｏ ｅ ｕｌｓｉ ｄ ｃ ｔ ｈ ｔｎｅ ｒ ｌｎｅｗｏ ｋ—ｕｚ ｙ Ｉ ｃ ｎ ｒ ｌｏ ｓ ｇ ｏ ｏ ｕｓｎｅ ｓ
Ｋ ｙｗ ｒ ｓ ｆｚｙｃｎｒｌ ｎｕａ ｎｔｏｋ ｌ ｅｒ ｒｄｃ ｏ ：ｐｏｏｔ ｎｌｎｅｒｌ ｉｅｅｔ ｌＰＤ） ｅ ｏｄ ：ｕｚ ｏｔ ； ｅ ｒ ｅｗ ｒ ； ｉ ａ ｅ ｉｉｎ ｒｐｒｏａ— ｔ ａ ｄ ｒｎｉ （ Ｉ ｏ ｌ ｎ ｐ ｔ ｉ ｉ ｇ —ｆ ａ
制 理论 与模 糊控 制 、 神经 网络 、 遗传算 法 等人 工智 能
技 术相结 合 ， 分利 用 人 的控 制知 识 对 复 杂 系 统 进 充
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０ 前
言
实 现模糊 推 理 ， 神 经 网络 与模 糊 逻 辑 性 结 合 的 常 是
用 方法 。
近年 来 ， 来越 多 的学者 已意 识 到在 传 统 控 制 越
基 于线性 预 测模 型 的神经 网络 模糊 ＰＤ控制 器 Ｉ
系 统结 构 ， 图 １ 示 。 如 所
先进控制算法与应用
先进控制算法与应用控制算法是现代自动化领域的重要研究方向之一，它可以帮助我们实现对系统的精确控制和优化。
随着科技的不断发展，越来越多的先进控制算法被提出并应用到各个领域，使得自动化系统的性能得到了极大的提升。
本文将就几种先进控制算法的原理和应用进行介绍。
一、模糊控制算法模糊控制算法是一种基于模糊逻辑的控制方法，它能够有效地处理模糊和不确定性的问题。
模糊控制算法以模糊规则为基础，将模糊量化的输入与先验知识进行匹配，从而生成系统的控制策略。
它广泛应用于工业过程控制、机器人控制和交通管理等领域，可以有效地提高系统的鲁棒性和适应性。
二、自适应控制算法自适应控制算法是一种能够自动调整控制参数的方法，它能够根据系统的动态响应和外部环境的变化实时地更新控制策略。
自适应控制算法的核心思想是根据系统的误差信号和滞后信号来推导出适应性调整参数的规则，从而实现对系统的精确控制。
自适应控制算法广泛应用于飞行器、电力系统和化工过程等领域，能够有效地提高系统的控制性能和适应能力。
三、模型预测控制算法模型预测控制算法是一种基于系统模型的控制策略，它通过迭代地调整控制输入来使系统的输出与期望输出趋于一致。
模型预测控制算法的核心思想是将系统建模为一个离散时间动态模型，根据模型的预测结果来决定最优控制输入。
模型预测控制算法在化工过程控制、智能交通系统和机械控制等领域有着广泛的应用，并取得了显著的效果。
四、神经网络控制算法神经网络控制算法是一种基于人工神经网络的控制方法，它能够模拟人类大脑的学习和适应能力，实现对复杂系统的自适应控制。
神经网络控制算法通过大量的训练数据和反馈机制来不断优化神经网络的参数，从而实现对系统的控制。
神经网络控制算法在机器人控制、医疗诊断和金融市场预测等领域具有广泛的应用前景。
五、总结先进控制算法是自动化领域的研究热点，它能够帮助我们实现对系统的精确控制和优化。
模糊控制算法、自适应控制算法、模型预测控制算法和神经网络控制算法是目前应用最广泛的几种先进控制算法。
模糊神经网络的研究及其应用
目录
01 一、模糊神经网络的 基本概念和特点
02
二、模糊神经网络的 应用领域
03
三、模糊神经网络的 理论研究
04
四、模糊神经网络的 实际应用
05 五、未来展望
06 参考内容
模糊神经网络是一种结合了模糊逻辑和神经网络的先进技术，它在许多领域 中都得到了广泛的应用。在本次演示中，我们将介绍模糊神经网络的基本概念、 特点、理论研究以及实际应用，最后对未来发展进行展望。
一、模糊神经网络的理论基础
1、模糊逻辑与神经网络
模糊逻辑是一种处理不确定性的逻辑，它允许我们使用“模糊”的概念来描 述现实世界中的复杂现象。与传统的二值逻辑不同，模糊逻辑可以处理事物的中 间状态，更好地适应了现实世界中的复杂性。神经网络是一种模拟人脑神经元网 络的计算模型，具有自学习和自适应的能力。将模糊逻辑与神经网络相结合，形 成了模糊神经网络这一新的计算模型。
一、模糊神经网络的基本概念和 特点
模糊神经网络是一种基于模糊逻辑理论的多层前馈网络，它通过模拟人脑神 经元的连接方式来实现分类和识别等功能。与传统的神经网络相比，模糊神经网 络具有以下特点：
1、模糊化输入：将输入数据转换为模糊量，使网络能够更好地处理不确定 性和非线性问题。
2、采用模糊规则：模糊神经网络采用模糊规则进行计算，这些规则可以很 好地描述现实世界中的模糊现象。
4、伦理和社会责任的考虑：随着人工智能技术的不断发展，伦理和社会责 任问题也日益受到。未来的研究需要考虑到这些方面的问题，确保技术的合理应 用和发展不会带来负面影响。
总之，模糊神经网络作为一种具有重要理论和应用价值的技术，未来将在更 多领域得到应用和发展。我们期待着模糊神经网络在未来的发展中能够取得更加 辉煌的成就。
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维普资讯
基 于 神经 网络 的模 糊预 测控 制 及其 应用 方 千 山 ， 等 温度用 红 外温 度计 测 量 ， 得 的是 单色 温度 ｒ 。 测 ， ＿ 加热设 备 采 用 管 形 炉 ， 内放 陶 瓷 管 ， 内 径 约 炉 其 ２ ｍ， 品正 好 放 置 其 中。试 验 时 将 瓷 管 端 部 和 样 ｍ 样 品底 面 放 在 相 距 炉 口 １０ ｍ 处 加 热 。 炉 口直 径 为 ５ｒ ａ ‘０ ｍ， ｂ ｍ 已谈 不 上 黑 体 效 应 。每 个 样 品 都 在 同样 条 件 ８
集 ，９ ２ １ （ ） １８ ，８ ７
特 性 表 示 式 ． ＩＥ输 文 ＳＣ
图 １ 试 验 装 置 示 意 图
收 稿 日期 ：０ １一 ｌ — ｌ ２０ ｌ ７。
红 外 温度 计 采 用 自行 研 制 的双 色 温 度 计 ， ２个 用 热 电堆 作接 受 元件 。本方 法 所用 的测 量数 据 是两 色 中
已 为 线 篓 的 要 段 了但 在各 种： １模…神 网 的 测 制 型 成非兰程 主手之 苎过控 性 制 糊 经… ～ 预 控 模 络 … … … ～…一 方 … …
一
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发酵过 程 不 同于一 般的过 程工 业 ， 是一个 时 变 、 它 非 线性 、 滞后 、 确 定 的 多变 量 输 出输 生 的不 良影 响 。近 年 来 ， 过 模 糊 控 制 和 神 经 网 通 络 相 结合 来提 高 预测 控制 效果 的方法 已 引起 广 大学 者
１ Ｃｅ Ｂ ｒⅡ 兄．ＯＩ＇ ＯＫ ｅ Ｍ 们ｌ ＩＨ ｅ ｅ Ｈ ｃ Ⅱ ＴＨ Ｃ Ｍ Ｅ 且 【 Ｈ Ｈ Ｈ ｎⅡ 玷Ⅸ Ｔ ￣ ｅ ａ ｙ ． Ｉｑ ｐ ｅｍ ｐｒ ｐ
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２ 服 部佐 久 同 狭波 畏 带 域 放射 温 度
摘
要
应 用模 糊 控 制 的逻 辑 推 理性 能 ， 助 神 经 网络 的学 习 能 力 ， 出 了 一 种 模 糊 神 经 网络 预 测 控 制 模 型 。利 用 该 模 型 对 发 酵 过 借 提
程 的 预 测 控 制 ， 验 曲 线 表 明 ， 获得 较 高 的预 测 精 度 和较 好 的控 制 效 果 。 实 可 关键词 模 糊控 制 神 经 网络 预测 发酵
作 者 张厚 民 ， ，９２年 生 ，９９年 毕 业 于哈 尔滨 工 业 大 学 ， 级 Ｘ 男 １３ １５ 高 －
程 师 ， 直从 事 辐射 测 温 的 研 究 、 一 开发 工 作 。
的一色 ， １ ４ ｎ光谱段 的单 色 温度 计 。 即 ～／ ａ
基 于 神 经 网络 的 模 糊 预 测 控 制 及 其 应 用
１８ ９７年 ，ａｅｅ 和 Ｆｔｅ 首 先 应 用 神经 网络 进行 Ｌｐｄ ｓ ａ ｒ ｈ
预测 ， 开创 了人工 神 经 网 络 预测 的先 河 Ｊ 。基 于 神 经
的模 糊神 经 网络 预 测 控 制模 型 。实 验 表 明 ， 模 型 有 该
较 好 的预测 能力 和较 高 的控制 精 度 。
度 点 时 ， 电偶 与红 外 温 度 计 同 时读 数 。有 时 第 二 天 热 再 重 复升 温 、 降温 ， 样 品被 测 表 面 氧化 程度 不 同 ， 使 此
时虽 然热 电偶 温 度 ｒ不 变 ， 单 色 温 度 ｒ 、 射 率 ￡ ， 而 ， 发 Ｉ
都在 改变 。
参 考 文 献