基于一种混沌BP算法的神经模糊控制器的优化
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制 器具 有 较 好 的性 能 。
关键词 ： 神经模糊控制器 ； 混沌算法 ； 优化
中 图 分 类 号 ：Ｐ ７ Ｔ２３ 文献标识码 ： Ａ
Ｏ ｐ ｉ ｉａ ｉ ｎ ｏ ｕｒ ｌ—ｆ ｚ ｙ Ｃｏ ｔ ｏｌｒ Ｂａ ｅ ｎ ｔｍ ｚ ｔｏ ｆＮｅ ａ — ｕ ｚ ｎ ｒ ｌｅ ｓ ｄ ｏ Ａ Ｃｈａ ｓＢＰ ｏ Ｈｙｂ ｉ ｇ ｒｔ ｍ ｒｄ Ａｌ ｏ ｉｈ
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本文 引入 了混沌 思维 ， 出 了一 种基 于混沌 思维 的改 进 Ｂ 提 Ｐ 算法对神经模糊控制器 的参 数进 行优化 。仿 真结 果表 明， 采
的 实现 过 程 网络 化 ， 晰 化 。针 对 Ｂ 清 Ｐ算 法 学 习 速 度 慢 、 陷入 局 部 最 小 的 缺 点 ， 易 引入 混 沌 思 维 ， 出 了基 于 混 沌 Ｌｇｓｃ方 提 ｏｉ ｉ ｔ
程的 Ｂ Ｐ混合学 习算法 （ Ｂ ， Ｃ Ｐ）将用 于神经模糊控制器参数 的优化设计中 ， 使设计 的神经模糊控制器具有更优的性能 。通过 仿真对算法及控制器进行验证 ， 真结 果表明， 仿 上述算法能有效地优化神经模糊控制器的参数和结构 ， 所设 计的神经模糊控
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第２ 卷 第９ ７ 期
文章编号 ：０ ６—９４ （０ ０ ０ ０ ５ ０ １０ ３ ８ ２ １ ）９— １７— ４计算来自机仿真
２１年９ ０ ０ 月
基 于一 种 混 沌 Ｂ Ｐ算 法 的 神 经 模 糊 控 制 器 的优 化
戚 志 东
（ 南京理工大学 自动化学院 ， 江苏 南京 ２ ０ ９ ） １０ ４ 摘要 ： 在模糊 控制器设计 问题的研究 中， 结合神经网络和模 糊控 制的优点 ， 设计 了一种全 网络 化的模糊控制 器 ， 使模糊 推理
范 围 内按 自身 “ 律 ” 重 复地 遍 历 所 有 状 态 的特 点 。 为 此 ， 规 不
合方式多种多样 ， 择何种 组合 方式 ， 选 能够 充分 发挥 系统处
理 信 息 能 力 ， 善 系统 的控 制效 果 是 研 究 的 关 键 Ｉ 。神 经 改 ２ 模 糊 控 制 器 的 出 现 为 适 应 性 模 糊 控 制 设 计 开 辟 了 一 条 崭 新
（ Ｂ ）ｉ ｐｏｏｅ ａｅ ｎＣ ａｓ ｏｉｉ ｅｕｔ ｎ ａｄｗ ｉｈｉ ｕｅ ｐｉ ｉ ｅｐ ａ ｅｅ ｆｈ ｅｒ — Ｃ Ｐ ｓ ｒｐｓｄｂｓｄｏ ｈ ｏ ｇ ｔ ｑ ａｉ ， ｎ ｈｃ ｓｄｔ ｏ ｔ ｚ ｔ ａ ｍ ｔ ｓｏ ｅｎｕａ Ｌ ｓｃ ｏ ｓ ｏ ｍ ｅｈ ｒ ｒ ｔ ｌ
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１ 引言
模糊控 制与神 经网络协 作控制 系统是 近年来人们 颇 为 关注的研究领域。模 糊控 制和神经 网络 同属人工智 能技 术 ，
各 有 不 同的 优 缺 点 ， 有 互 补 性 。模 糊 控 制 和 神 经 网 络 的组 具
许多 Ｂ Ｐ改进算法 ， 如带动量项 的 Ｂ Ｐ算 法 ， 自适应调 整学 习 步长的 Ｂ Ｐ算法 ， 同时修 正权 系数 以及 激活 函数 的 Ｂ Ｐ算法 等 Ｊ 。混沌是存在 于非线性 系统 中的一种 较 为普遍 的现 象， 其运动具有遍历性 、 随机性等特点 ， 它能在一定 的范 围内 按其 自身规律不重复 地遍 历所有 状态 。混 沌具 有能在 一定
关键词 ： 神经模糊控制器 ； 混沌算法 ； 优化
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