控制系统的模糊神经网络滑模控制方法

控制系统的模糊神经网络滑模控制方法

模糊神经网络（Fuzzy Neural Network，FNN）是一种将模糊逻辑和神经网络相结合的控制方法，具有较强的非线性建模和控制能力，在控制系统中得到广泛应用。而滑模控制是一种基于变结构控制理论的控制方法，能够实现对系统的快速响应和强鲁棒性的控制。本文将介绍控制系统中模糊神经网络与滑模控制相结合的方法，即模糊神经网络滑模控制方法。

一、模糊神经网络的基本原理

模糊神经网络是通过模糊逻辑推理和神经网络学习相结合的方法，能够实现对系统的非线性建模和控制。其基本原理如下：

1. 模糊化处理：将输入和输出量转化为模糊量，通过隶属度函数描述其隶属度，得到模糊变量。

2. 规则库设计：构建一系列模糊规则，描述输入变量和输出变量之间的模糊关系。

3. 推理机制：根据输入变量通过模糊规则进行模糊推理，得到模糊输出。

4. 解模糊化处理：将模糊输出通过解模糊函数映射为实际输出量。

二、滑模控制的基本原理

滑模控制是一种基于变结构控制理论的控制方法，其基本思想是通过引入滑模面，使得系统状态能够迅速地切换到滑模面，从而实现对系统的快速响应和强鲁棒性的控制。其基本原理如下：

1. 设计滑模面：根据系统的特性和要求，设计一个滑模面，使系统状态能够在其上快速切换。

2. 设计滑模控制律：根据滑模面的切换条件和系统模型，设计相应的滑模控制律，使系统状态能够快速地切换到滑模面。

3. 添加辅助控制律：为了降低滑模面的切换频率和振荡幅度，可以加入辅助控制律以提高系统的性能。

三、模糊神经网络滑模控制方法

模糊神经网络滑模控制方法将模糊神经网络与滑模控制相结合，以充分发挥二者的优势，提高系统的控制性能。其基本步骤如下：

1. 建立模糊神经网络：根据系统的特性和要求，设计模糊神经网络的输入变量、输出变量和隐含层，确定隶属度函数和模糊规则，并通过神经网络学习算法训练网络参数。

2. 设计滑模面：根据系统的特性和要求，设计滑模面，并确定其滑模控制律。

3. 添加辅助控制律：为了降低滑模面的切换频率和振荡幅度，可以加入辅助控制律，并通过神经网络学习算法训练网络参数。

4. 实施控制策略：根据系统实时状态，通过模糊神经网络和滑模控

制律计算控制输出，并实施相应的控制策略。

5. 优化参数调整：通过实时反馈，对模糊神经网络和滑模控制律的

参数进行优化调整，以提高系统的鲁棒性和控制性能。

四、应用案例

模糊神经网络滑模控制方法已被广泛应用于各个领域的控制系统中，如机器人控制、电力系统控制、水处理系统控制等。以机器人控制为例，采用模糊神经网络滑模控制方法可以实现对机器人的精确控制和

鲁棒性控制，在复杂环境下提高机器人的运动性能和定位精度。

总结：

模糊神经网络滑模控制方法将模糊神经网络和滑模控制相结合，充

分发挥二者的优势，提高了控制系统的精确性、鲁棒性和动态响应速度。通过建立模糊神经网络和设计滑模面及滑模控制律，实现了对系

统的非线性建模和控制。该方法在各个领域的控制系统中得到了广泛

应用，并取得了良好的控制效果。