神经网络自组织模糊控制器的设计及应用

机器人控制系统设计中的模糊控制器调参方法

机器人控制系统设计中的模糊控制器调参方法机器人控制系统中，模糊控制器是一种重要的控制方法，它能够处理模糊和不确定性的问题。

然而，模糊控制器的性能很大程度上取决于其参数的调节。

在本文中，我们将探讨机器人控制系统设计中模糊控制器的调参方法。

在机器人控制系统中，模糊控制器的调参方法旨在使其在不同工况下实现良好的控制性能，包括快速响应、精确跟踪、抗干扰能力等。

首先，最常用的模糊控制器调参方法是试错法。

试错法基于经验和实践，通过不断地调节模糊控制器的参数，观察系统的响应，从而逐步达到最优的控制效果。

试错法的关键是对模糊控制器的参数进行合理的调整，可以使用一些性能指标来衡量控制效果，并根据系统的要求进行适当调整。

其次，基于神经网络的模糊控制器调参方法也被广泛应用于机器人控制系统中。

通过训练神经网络来学习模糊控制器的参数，可以提高模糊控制器的自适应能力。

具体而言，首先需要确定神经网络的结构和参数，然后使用已知的控制策略和训练数据对神经网络进行训练。

训练完成后，可以将训练得到的参数应用于模糊控制器，并通过迭代优化来进一步提高控制性能。

此外，进化算法也是一种有效的模糊控制器调参方法。

进化算法基于生物进化的原理，通过自然选择和优胜劣汰的机制，从一个初始的种群中逐步演化得到最优解。

在机器人控制系统中，可以将模糊控制器的参数看作染色体，并使用进化算法对参数进行优化。

具体实施时，首先需要确定适应度函数，然后根据适应度函数对种群进行选择、交叉和变异，最终得到最优的模糊控制器参数。

最后，专家经验法也是一种常用的模糊控制器调参方法。

该方法基于专家的经验和知识，通过提取和总结专家的经验，将其转化为调参规则和策略，进而指导模糊控制器的调参过程。

根据不同的控制系统和任务需求，可以制定相应的专家经验法进行参数调节。

总结起来，机器人控制系统设计中，模糊控制器调参方法多种多样。

根据不同的应用场景和任务需求，我们可以选择试错法、基于神经网络的调参方法、进化算法或专家经验法等方法进行调参。

模糊控制简介

模糊控制理论模糊控制理论是以模糊数学为基础,用语言规则表示方法与先进的计算机技术,由模糊推理进行决策的一种高级控制策。

模糊控制作为以模糊集合论、模糊语言变量及模糊逻辑推理为基础的一种计算机数字控制，它已成为目前实现智能控制的一种重要而又有效的形式尤其是模糊控制与神经网络、遗传算法及混沌理论等新学科的融合，正在显示出其巨大的应用潜力。

实质上模糊控制是一种非线性控制，从属于智能控制的范畴。

模糊控制的一大特点是既具有系统化的理论，又有着大量实际应用背景。

本文简单介绍了模糊控制的概念及应用，详细介绍了模糊控制器的设计，其中包含模糊控制系统的原理、模糊控制器的分类及其设计元素。

“模糊”是人类感知万物,获取知识,思维推理,决策实施的重要特征。

“模糊”比“清晰”所拥有的信息容量更大,内涵更丰富,更符合客观世界。

模糊逻辑控制(Fuzzy Logic Control)简称模糊控制(Fuzzy Control)，是以模糊集合论、模糊语言变量与模糊逻辑推理为基础的一种计算机数字控制技术。

模糊控制理论是由美国著名的学者加利福尼亚大学教授Zadeh·L·A于1965年首先提出,它是以模糊数学为基础,用语言规则表示方法与先进的计算机技术,由模糊推理进行决策的一种高级控制策。

在1968～1973年期间Zadeh·L·A先后提出语言变量、模糊条件语句与模糊算法等概念与方法，使得某些以往只能用自然语言的条件语句形式描述的手动控制规则可采用模糊条件语句形式来描述，从而使这些规则成为在计算机上可以实现的算法。

1974年,英国伦敦大学教授Mamdani·E·H研制成功第一个模糊控制器, 并把它应用于锅炉与蒸汽机的控制，在实验室获得成功。

这一开拓性的工作标志着模糊控制论的诞生并充分展示了模糊技术的应用前景。

模糊控制实质上是一种非线性控制，从属于智能控制的范畴。

模糊控制的一大特点是既具有系统化的理论，又有着大量实际应用背景。

模糊控制与神经网络控制

模糊控制与神经网络控制模糊控制和神经网络控制是现代控制领域中的两个重要研究方向，它们通过不同的方法和理论来解决复杂系统的控制问题。

本文将就这两种控制方法进行介绍和对比，并探讨它们在实际应用中的优劣势。

一、模糊控制模糊控制是一种基于模糊逻辑理论的控制方法，它通过将输入和输出之间的关系进行模糊化来实现系统的控制。

模糊控制器的设计通常包括模糊化、规则库的建立、推理机制以及解模糊化等步骤。

在模糊控制中，输入和输出以模糊集形式表示，通过一系列的模糊规则进行推理得到控制信号。

模糊规则库中存储了专家知识，根据实际问题的需求可以设计不同的规则。

推理机制使用模糊规则进行推理，最后通过解模糊化将模糊输出转化为具体的控制量。

模糊控制的优点之一是适用于非线性和不确定性系统，它能够通过模糊化处理来处理实际系统中的不确定性和模糊性。

此外，模糊控制能够利用专家经验进行控制器的设计，无需准确的系统数学模型。

然而，模糊控制也存在一些局限性。

首先，模糊控制的规则库和参数通常需要由专家进行手动设计，这对专家的经验和知识有一定的要求。

其次，模糊控制的性能也会受到模糊规则的数量和质量的影响，如果规则库设计不当，控制性能可能无法满足要求。

二、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，它通过将系统模型表示为神经网络结构来实现控制。

神经网络是一种模仿生物神经系统结构和功能的计算模型，具有自适应学习和适应性处理的能力。

在神经网络控制中，神经网络被用作控制器来学习系统的映射关系。

通过输入和输出的样本数据，神经网络根据误差信号不断调整权重和阈值，使得输出逼近于期望输出。

神经网络控制通常包括网络的结构设计、学习算法的选择和参数调整等步骤。

与模糊控制相比，神经网络控制具有更好的自适应性和学习能力。

它能够通过学习过程来建立系统的非线性映射关系，并且对于未知系统具有较好的鲁棒性。

此外，神经网络控制不需要准确的系统模型，对系统的数学模型要求相对较低。

永磁同步电动机的神经网络模糊控制器设计

永磁同步电动机的ｄ— ｑ轴模型电压方程为
』ＲｉＬｉ一ｓ＋ＬＰｑ＋ｄ＋ｑ
１ｄ＋Ｌｐｄ一Ｕ —Ｒｉａｉ＋ｐｄＬｉ
永磁同步电动机的电磁转矩为Ｔ一ｐ［其运动方程为
Ｔ＝ＴｌＢｎＪｐ＝＋＝＋Ｏ
ＷａｇＬｉｅＴｉｎＭｉｇｘｕＷａｎｍｉａｎｉｎｇＬｉ
Ａｂｔａｔ：ｆｚｙｃｎｔｏｌｅａｅｎｅａｔｓｒｃＡｕｚｏｒｌｒｂｓｄｏｎｕｒｌｎｅｗｏｒｆｅｍａｎｔｍａｅｙｈｏｕｓｍｏｔｐｅｄ— ｋｏｒａｐｒｎｅｇｎｔｓｎｃｒｎｏｏｒｓｅｄａ
ｃｎｔｏｌｏｆｐｒａｅａｎｅｙｎｈｒｏｕｏｏｒｉｈｅｖｃｏｏｒｙｔｍ．Ｓｉｕｌｉｎｒｓｌｓｓｗｈｈｅｏｒｅｍｎｎｔｍｇｔｓｃｏｎｓｍｔｎｔｅｔｒｃｎｔｏｌｓｓｅｍａｔｏｅｕｔｈｏｔａｔｔ
维普资讯
电气传动２００６年第３卷第８期６
永磁同步电动机的神经网络模糊控制器设计
永磁同步电动机的神经网络模糊控制器设计
王丽梅田明秀王力
１．沈阳工业大学２．承德石油高等专科学校
（）３
式中：，为ｄ，ｑ轴定子电压；定子相电Ｒ为阻；，ｉｉｄ，为ｑ轴定子电流；ｃ为转子电角速度；ｕ

洗衣机的神经网络模糊控制器的设计研究实验使用说明

xljg.m 目标样本的训练仿真
mbhsyc.m 目标样本和样本的差值比较仿真
实验使用说明
实验——洗衣机的神经网络模糊控制器的设计研究，具体实验环境描技术Ghost XP
版本 SP3简体中文版
软件环境
实验所应用的软件是MATLAB R2007a。MATLAB是美国Mathworks公司1982年推出的数学软件，它具有强大的数值计算能力和优秀的数据可视化能力。MATLAB软件针对各种学科相继推出了功能各异的工具箱，本实验主要应用它开发的神经网络工具箱。MATLAB中的神经网络工具箱编写完备、简单易用，因此是神经网络领域内人员的重要工具。实验中的软件版本号为MATLAB R2007a。
程序编写及运行
编写：
实验中的程序都在M文件中编写。单击MATLAB R2007a 中的File―New―M-File 即可进入文本编辑窗口，输入实验中的程序。输完程序后，单击保存按钮，在对话框中输入文件名，文件名开头必须是字母。把编写好的M文件放入到MATLAB安装文件夹下的work文档中。
运行：
打开MATLAB软件，单击File—Open—文件名。打开该文件编辑窗口，再单击Debug—Run即可运行该文件。即可清晰地看到对应网络训练的过程以及函数逼近曲线和误差曲线图。
文件功能说明：
syyb.m 实验样本的仿真
mbyb.m 目标样本的仿真

一种基于CMAC神经网络的模糊控制器设计

摘要：对于存在外在的环境干扰和系统参数时变的非线性系统来说，传统的小脑模型需要重瓤学习合适的权重参数，这种学习式的设计方法是相当耗时的。了改善这种情况。文提出了模糊控制与小脑模型为本
结台的方式，够有效地对未知的非线性模型系统进行实时控制。通能
旦盈
盛墨旦
仪器仪表用户
ｄｉ１．９９ｊｉｎ１７ — ４．００Ｏ．０ｏ：０３６／．ｓ．６１１１２１．１０８ｓ０
一
种基于ＣＭＡＣ神经网络的模糊控制器设计
冯超，李兵
（河北理工大学计算机与控制学院，山０３０）唐６０９
中图分类号：Ｔ２３Ｐ７
文献标识码：Ａ

Ｆｚｙｃｎｒｌｒｄｓｇａｅ１ａＣＭＡＣｕｚｏｔｏｌｅｉｎｂｓｄＯ１ｅ
ｎｕｒｌｎｔｒｅａｅｗｏｋ
ＦＥＮＧａ．ＬＩＢｉｇＣｈｏｎ
向量。为。）＝（，，，）（ … （）３
ｐｕｏｎｒｅｏｓｅｅｓｔｅｄａｎａｅｓｏｈｗｏｃｔｏｔｏｎｄｃｔｏＵｒｐｓｓｓｈａｖｔｇｆｔｅｔｏｎｒｌｍｅｈ－ｏｓＴｉｌｔｎｒｓｕｔｅｅａｈｔＦｄｈｅｓｍｕａｉｅｌｒｖＩａＣＭＡＣｓｃｐｌＯｇａｒｎ— ｏｓｔｉａａｂｅｔｕａ
等。其次，Ｃ在ＭＡＣ的分布表达中，一个值由散布于许多计算单元的活性模式表示，每个计算单元又涉及许多不同值的表达，因此每个计算单元都有一个感受野（ｅｅｔｅｆｌ）即它表Ｒｃｐｉｅｄ，ｖｉ达所有值的集合，这相当于每个计算单元都对应一个模糊集合，或者说感受野相当于隶属函数。这正是它们能够结合的一个基础。从计算的角度来看，ＭＡＣＣ中输入向量到关联存储空间的映射与模糊算法中计算的匹配度相对应，计算权重之且和得出ＣＡＭＣ的输出与模糊算法中清晰化相对应。在传统ＣＣ中第．输入激活Ｃ个相连的小区域，ＣＭＡ个这个相连的小区域内容为１而其它小区域的内容为０即，，

洗衣机神经网络模糊控制器的设计

（１真３仿训练好的网络需要进行测试．在实验中及时调整
参数，到最佳的洗衣效果。应该改变输人的参量，达得
现计算２１０下 ⑥ 代机０２８．
０引言
洗衣机的主要控制参量为洗涤时间和水流强度．而影响这一输出量的主要网子是被洗物的浑浊程度和
浑浊性质．者可用浑浊度的变化率来描述在洗涤过后程中．污的浑浊变化率越小．油泥污的浑浊度变化率越大因此．浊度及其变化率可以作为控制系统的输入浑参量．洗涤时间和水流强度可作为控制量．而即系统的
度信息由传感器送到信息处理单元．分为浑浊度和浑
收稿日期：０２０ —１２１－７７修稿日期：０２８７２１ —０ —１
作者简介：曹成铜（９６，，北遵化人，理工程师，科，究方向为计算机应用技术１７一）男河助本研
络。
图２模糊控制的控制部分框图
（）ｔ：ａ２￣ｌｔｉＪ练ｒｎＢＰ网络初始化以后，就可对之进行训练了。函数ｔｉ用的是批处理方式进行网络连接权值和阈值的ｒｎ采ａ
更新，对其参数进行设置，如学习步长、差目标要例误
３应用ＭａＬｂ进行仿真实验ｔａ

模煳控制第四章模糊控制器设计

整理ppt
4. 模糊PID控制器 PID控制器对不同的控制对象要用不同的PID参
数，而且调整不方便，抗干扰能力差，超调量差。模糊控制器是一种语言控制，不依赖被控对象的数学模型，设计方法简单、易于实现。能够直接从操作者的经验归纳、优化得到，且适应能力强、鲁棒性好。
整理ppt
模糊控制也有其局限性和不足，就是它的控制作用只能按档处理，是一种非线性控制，控制精度不高，存在静态余差，一般在语言变量偏差趋于零时有振荡。
整理ppt
2. 模糊自调整控制器模糊控制器性能的好坏直接影响到模糊控
制系统的控制特性，而模糊控制器的性能又取决于控制规则的完善与否。如果在简单模糊控制器的输入输出关系中加入修正因子，便能对控制规则进行自动调整，从而可对不同的被控对象获得相对满意的控制效果。
整理ppt
在简单模糊控制器中，如果将误差e、误差变化率Δe及控制量u的关系描述为：
整理ppt
在模糊推理机中，模糊推理决策逻辑是核心，它能模仿人的模糊概念和运用模糊蕴涵运算以及模糊逻辑推理规则对模糊控制作用的推理进行决策。
整理ppt
(3) 解模糊接口(Defuzzification) 通过模糊推理得出的模糊输出量不能直接
去控制执行机构，在这确定的输出范围中，还必须要确定一个最具有代表性的值作为真正的输出控制量，这就是所谓解模糊判决。完成这部分功能的模块就称作解模糊接口，它的主要功能包括：
整理ppt
4.1 模糊控制器的基本结构及主要类型
4.1.1 模糊控制器的基本结构
模糊控制的基础是模糊集合理论和模糊逻辑，是用模糊逻辑来模仿人的思维对那些非线性、时变的复杂系统以及无法建立数学模型的系统实现控制的。

神经网络模糊控制变频调速系统控制策略的研究

Ａｓｒｃ：ＴｅｃｎｒｌｆｃｏｅｔｄｉａＰｇｌｔｎａｃｍｌａｄｏｊｔｓｌａｓｏＳａｓ儿儿．ＡｂｔｔａｈｏｔｆｔｆｈａｉｏｌＩｅｕａｏｏｏｐｉｔｂｅｗｙｔＯｓｔｆｃｒ阳ｏｅｅｔｒｔｎｒｒｃｅｃｉａｎｉ一ｔｙａｏ
ｓｓｅ，ｗｈｃｒｖｄｓａｍｏｅｅｆｃｉｅｍｅｈｏｏｙｔｍｔｏ－ｉｅｒｐａａｔｒｎｒａ— ｍｅ．ｙｔｍｉｈｐｏｉｅｒｆｅｔｔｄｆｒｓｓｅｗｉｎｎｌｎａｒｍｅｅｓｉｅｌｔｖｈｉ
ＳｕｙｏｎｒｌｒｔｇｆＮｅｖ－ｅｗｏｋＦｚｙｔｄｎＣｏｔａｅｙｏｒｅｎｔｒｕｚｏＳｔ
ＣｏｔｏｌｏｅｕｎｙｃｖｒｉｇＳｐｅ —ｅｌｔｇＳｙｔｍｎｒｌｆｒＦｒｑｅｃ－ｏｎｅｔｅｄｒｇｕａｉｓｅｅｒｎｎ
本系统取Ｌ＝定义神经网络的初始结构为３，
・
２・
煤
矿
机电
２１年第２０１期
０６上的随机值，．］分别取为００１和００，．０．１收敛阈
值取为０００６训练次数和分别取为１０和．０，０
Ｄ，（＞Ｄ＞０定义为两个给定的衰减率阈，，ＤＤ，）
值，分别用来表示最快和最慢的衰减率，＞０为给
定Ｅ的收敛阈值，定义为训练次数。

智能控制第7章模糊神经网络控制与自适应神经网络PPT课件

fj(4)=max(u1(4),u2(4),...,up(4)), aj(4)=fj(4) 且第三、四层节点之间的连接系数wji(4)=1
第五层
❖有两种模式
❖从上到下的信号传输方式，同第一层。
❖从下到上是精确化计算，如果采用重心法，有
fj(5 ) w ( j5 )iu i(5 ) (m ( j5 )i (j5 )i)u i(5 ), i
E fj(4)
E fj(5)
fj(5) fj(4)
E fj(5)
fj(5) u(j5)
u(j5) fj(4)
E fj(5)
m(5) ji
u (5) (5)
ji i
u(j5)
i
u (5) (5) (5) jj jj
(j5i)ui(5))(
m u ) (5) (5) (5) (5)
图7-2 :规则节点合并示例
2. 有导师学习阶段
❖可采用BP学习
E1(y(t)ˆy(t))2min 2
w(t1)w(t)(E w)
E w ( n E )e ( n w t)e tE f w f E f fa w a
第五层
m E (j5)i a E (j5) a fj((j5 5))
wwwthemegallerycom用一个半导体功率器件作为开关该器件不断地重复开启和关断使得输入的直流电压在通过这个开关器件后变成了方波该方波经过电感34如果被控系统yk1fykyk1uk1gukwwwthemegallerycom用一个半导体功率器件作为开关该器件不断地重复开启和关断使得输入的直流电压在通过这个开关器件后变成了方波该方波经过电感351tdltdltdltdl神经网络n神经网络n331基于神经网络的模型参考自适应控制结构图参考模型wwwthemegallerycom用一个半导体功率器件作为开关该器件不断地重复开启和关断使得输入的直流电压在通过这个开关器件后变成了方波该方波经过电感3671wwwthemegallerycom用一个半导体功率器件作为开关该器件不断地重复开启和关断使得输入的直流电压在通过这个开关器件后变成了方波该方波经过电感37则控制系统的误差方程为其中wwwthemegallerycom用一个半导体功率器件作为开关该器件不断地重复开启和关断使得输入的直流电压在通过这个开关器件后变成了方波该方波经过电感383233wwwthemegallerycom用一个半导体功率器件作为开关该器件不断地重复开启和关断使得输入的直流电压在通过这个开关器件后变成了方波该方波经过电感393233wwwthemegallerycom用一个半导体功率器件作为开关该器件不断地重复开启和关断使得输入的直流电压在通过这个开关器件后变成了方波该方波经过电感40对于yk1fykyk1uk1guk可得如果存在可用神经网络逼近之

模糊控制应用

03
在工业自动化领域
应用于各种复杂工业过程的控制，如化工、制药、冶金等。
在智能家居领域
应用于智能家电、智能照明、智能安防等家庭智能化系统的控制。
在交通领域
应用于智能交通系统、自动驾驶车辆的控制和导航。
在医疗领域
应用于医疗设备的智能控制和远程医疗监护系统。
模糊控制技术的应用拓展
THANK YOU
总结词
模糊控制技术能够根据家庭成员的生活习惯和环境因素，智能调节家居设备的工作状态。
智能家居领域案例
第二季度
第一季度
第四季度
第三季度
总结词
详细描述
总结词
详细描述
交通领域案例
模糊控制技术在交通领域的应用主要涉及自动驾驶、交通信号控制等方面。
通过模糊逻辑控制器，实现车辆的自动巡航、自动泊车等功能，提高驾驶安全性和舒适度。同时，模糊控制器也被用于交通信号控制，优化交通流量的分配。
模糊控制技术在智能家居领域的应用主要体现在智能家电、智能照明、智能安防等方面。
详细描述
在智能家居领域，模糊控制技术能够根据环境因素和用户习惯，智能调节家电设备的运行状态，提供舒适的生活环境。例如，通过模糊逻辑控制器调节室内温度和湿度，控制照明亮度，以及实现智能安防监控等。
智能家居领域
VS
模糊控制技术在交通领域的应用主要体现在自动驾驶、交通信号控制等方面。
将输出模糊集合转换为精确值，以便控制实际系统。Βιβλιοθήκη 模糊控制系统的组成03
通过去模糊化接口将输出模糊集合转换为精确值，实现对实际系统的控制。
01
通过模糊化接口将输入的精确值转换为模糊集合。
02
根据知识库中的模糊规则和输入的模糊集合，进行模糊推理，得到输出模糊集合。

神经网络自组织模糊控制算法及其应用

ｓｏａｉｍｔｏａｄｐｔｅｐｒｅｒｈｇｓｏｅｏｊｃａｄｈｓｐｒｃｃｎｒｌｅｏｍｎｅｈｔｉｐｅｉｈｗｔｔｈｓｅｄＣａａｔｈａａｔａｅｆｈｂｔｎａｅｆｔｏｏｐｒｒａｃ．Ｔｅｓｔｒｃｅｈｔｈｎｍｅｃｎｔｅｅｔｆａｃｓ
制的模型在初态时，仅存在少量的隶属函数和模糊规则，在输入变量未定义或其对应的模糊规则连接权值
研穷与分析
・
机械研究与应用・
神经网络自组织模糊控制算法及其应用
王丽珍
（晋中学院机械学院，山西晋中０００）３６０
摘
要：对负荷频率控制的非线性、针参数的不确定和纯迟延特性等问题，结合模糊控制技术和神经网络控制技术的优点，出一种神经网络自组织模糊控制算法。该算法应用于电力系统频率控制中的仿真研究表明，提该控制方案表现出良好的控制品质并能适应被控对象参数的变化，高了系统稳态精度和动态性能。提
定、确知系统在不确定、确知环境中的控制问题，不不
用模糊逻辑和联想记忆（向神经网络）双相结合，可实现基于模糊规则的自组织控制，它将神经网络的联
想和学习功能同模糊知识描述相结合，不仅通过应用
使控制系统稳定性好、鲁棒性强，具有满意的动静态
ａｙａｃｐｒｒａｃｆｔｅｓｓｅｉｉｒｖｄｄｎｄｎｍｉｅｆｍｎｅｏｙｔｍｓｍｐｏｅ．ｏｈ

模糊控制实际应用

模糊控制实际应用
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目录
• 模糊控制理论概述 • 模糊控制器的设计 • 模糊控制在不同领域的应用 • 模糊控制实际案例分析 • 模糊控制的发展趋势及展望
01
模糊控制理论概述
模糊控制的基本思想
基于模糊集合理论，将输入变量进行模糊化处理，转换为对应的模糊集合。
根据专家经验或实验数据，建立模糊控制规则，确定输出变量与输入变量之间的映射关系。
进ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ步发展和完善模糊逻辑理论，为模糊控制的实际应用提供坚实的理论基础。
02 模糊控制器的设计
深入研究模糊控制器的设计方法，以提高控制系统的鲁棒性和稳定性。
03 模糊控制优化
研究模糊控制的优化方法，以实现更优的控制性能。
模糊控制的工程实现
01
02
03
工业生产过程控制
将模糊控制应用于工业生产过程中，如化工、钢铁、电力等领域，以实现更高效、更节能的生产。
总结词
模糊控制技术在汽车发动机控制中的应用可以提高燃油经济性和排放性能。
详细描述
汽车发动机的控制涉及到空燃比调节、点火时刻控制等多个环节，采用模糊控制技术可以构建多变量控制系统，对发动机的工况进行实时监测和优化调控，从而提高燃油经济性、降低排放，并改善动力性能。
航空航天控制案例
总结词
模糊控制技术在航空航天控制中的应用具有重要战略意义。
汽车领域
总结词
应用广泛、安全可靠性高、复杂环境适应性
详细描述
在汽车领域，模糊控制技术广泛应用于动力系统控制、底盘控制、车身控制等。由于其具有安全可靠性高和复杂环境适应性的特点，被视为未来汽车控制的重要发展方向。
航空航天领域

用人工神经网络(ANN)实现模糊控制

用人工神经网络(ANN)实现模糊控制康赐荣(华侨大学电子工程系，泉州362011)摘要:讨论模糊控制及用人工神经网络实现模糊控制的有关问题，并给出了仿真实例，仿真结果表明，用ANN 实现模糊控制是可行的。

关键词:人工神经网络;模栩控制Abstract:Some issues which relate to fuzzy control and implementation of fuzzy control with ANN are discussed. Some simulative examplesa reg iven.S imulative results show that fuzzy control using ANN is available.Keyw ords:ar tificialn euraln etwork;fuzzyc ontrol模糊控制把人们对生产过程的控制经验归纳成模糊控制规则集，属于语言控制，它不需要知道过程的数学模型，且鲁棒性强。

人工神经网络(ANN)具有处理的并行性、信息存贮的分布性、自学习和容错性等拟人特性。

本文用人工神经网络实现模糊控制，仿真结果表明本方法的有效性。

1 模糊控制模糊控制系统组成如图1所示+[1执行精确量图1 模糊控制系统的组成框图由图可见，控制系统的计算可分为四步:(1 )计算现时误差及误差变化率(精确量);(2) 把它们转换成模糊量，即模糊化;(3) 按推理的合成规则计算出决策模糊量;(4 )计算调整该过程所需的确定输人，即去模糊。

·将精确量转换成模糊量将精确量离散化，把它分为若干档，每一档对应一个模糊子集，它们可用模糊语言表示如下:NB(负大),NM(负中),NS(负小)，ZE(零),PS(正小)，PM(正中),PB(正大)。

某个精确量属于某个模糊子集的程度用隶属度表示，而隶属度可由隶属函数计算得到，隶属函数可取等腰三角形:T(x,,u,a)一1一含Ix一，}此处，1为中或高斯函数心值，2。

第四章_模糊控制器的设计

2）模糊子集的分布每个语言变量的取值，对应于其论域上的一个模糊集合。个数确定以后，需要考虑模糊子集的分布，即模糊子集在模糊论域上的分布方式和情况，即确定每个模糊子集的隶属函数

1
NB NM NS
ZO
PS
PM PB
隶属函数的类型 ① 正态分布型（高斯基函数）
( x ai )2 bi 2
第4章模糊控制器的工作原理
一、模糊控制与传统控制二、模糊控制系统的组成三、确定量的模糊化四、模糊控制算法的设计五、模糊推理六、输出信息的模糊判决七、基本模糊控制器的设计八、模糊模型的建立
4.1 模糊控制系统的基本组成
从传统控制到模糊控制 • 传统控制（Conversional control）：经典反馈控制和现代控制理论。它们的主要特征是基于精确的系统数学模型的控制。适于解决线性、时不变等相对简单的控制问题。
• 完备性属函数的分布必须覆盖语言变量的整个论域，否则，将会出现“空档”，从而导致失控。

NB NM 1 NS ZO PS PM PB
0 -6 空档
-4
-2
0
2
4
6
x
不完备的隶属函数分布
一致性：即论域上任意一个元素不得同时是两个F子集的核
交互性：即论域上任何一个元素不能仅属于一个F集合
3）一个确定数的模糊化一个确定数的模糊化分为两步：（1）根据确定数以及量化因子求在基本论域上的量化等级。（2）查找语言变量的赋值表，找出与最大隶属度对应的模糊集合，该模糊集合就代表确定数的模糊化结果。

假设E*=－6，系统误差采用三角形隶属函数来进行模糊化。 E*属于NB的隶属度最大（为1），则此时，相对应的模糊控制器的模糊输入量为：

基于神经网络的无差模糊控制器设计与仿真

规则并执行模糊控制推理。
ＰＭＰＢ
ＮＳＮＯ
ＮｏＰＳ
ＰＳＰＭ
ＰＭＰＭ
ＰＭＰＭ
ＰＭＰＢ
ＰＢＰＢ
ＰＢＰＢ
ＢＰ神经网络模糊控制规则学习算法：Ｐ神经网络学习模糊Ｂ控制规则，先将６首４条模糊控制规则转化为６个相应的样本，４然后用这６个样本来训练Ｂ４Ｐ网络，完成ＢＰ网络记忆模糊控制规则的过程。糊控制规则转化为对应的样本的方法，有模糊控制模设
规则ｉＥＰｄ＝Ｓｔｅ＝Ｍ，它转化为Ｂｆ＝ＢａＮｎＵＰ将ｎＣｈＰ神经网络的样本时，入向量为Ｉ，，，，，，，，，，，，，，，Ｉ，出向输－００００００００００００１００Ｔ输１量为Ｅ，，，，，，，Ｉ。种转化方法，即取模糊控制规则中０１００００００Ｔ这亦
ｅ的模糊化。
ＮＳ
ＮｏＰｏＰＳ
ＮＢ
ＮＭＮＭＮＭ
ＮＭ
ＮＭＮＭＮＳ
ＮＭ
ＮＳＮＳＮｏ
ＮＳ
ＮｏＮＯＰＳ
Ｎｓ
ＰｏＰｏＰＳ
Ｐ０
ＰＳＰＳＰＭ
ＰＳ
ＰＭＰＭＰＭ
ＰＭ
ＰＭＰＭＰＢ
（）糊控制规则Ｂ３模Ｐ神经网络学习和推理算法。由控制器的结构可知，用于记忆模糊控制规则和执行模糊推理的是ＢＰ神经网络１—Ｏ８的三层结构，以用来记忆表１述６６８一可所４条模糊控制