基于神经网络实现模糊控制的方法
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。
基于模糊RBF神经网络的PID控制方法及应用
基于模糊RBF神经网络的PID控制方法及应用潘玉成;林鹤之;陈小利;吕仙银【摘要】针对常规PID控制参数固定难于满足时变不确定非线性系统的控制要求,利用模糊控制的良好收敛性和对模糊量的运算优势,以及神经网络自学习、自适应的特性,将常规PID控制与模糊控制、神经网络结合起来,提出一种基于模糊RBF神经网络的PID控制方法,实现了对PID参数的实时在线整定.将算法运用到柴油发电机调速系统的PID参数寻优中,MAT-LAB仿真试验结果表明,模糊RBF神经网络的PID控制具有更好的动静态特性和抗干扰性能,提高了对非线性时变被控对象的控制效果.【期刊名称】《机械制造与自动化》【年(卷),期】2019(048)003【总页数】5页(P215-219)【关键词】模糊RBF神经网络;PID控制;参数整定;MATLAB仿真【作者】潘玉成;林鹤之;陈小利;吕仙银【作者单位】宁德职业技术学院机电工程系,福建福安355000;福建省闽东卫生学校,福建福安355017;宁德职业技术学院信息技术与工程系,福建福安355000;宁德职业技术学院机电工程系,福建福安355000【正文语种】中文【中图分类】TP1830 引言PID控制(比例、积分和微分控制)是工业过程控制中应用较为广泛的控制策略之一，具有算法简单、容易实现及可靠性高等特点，适用于可建立精确数学模型的确定性系统，而实际工业生产中的控制系统大都存在严重的时变性、滞后性、非线性和现场干扰等，难于建立精确的数学模型，采用常规PID控制已无法满足系统的控制要求。
针对常规PID控制由于参数不能在线自整定，对非线性时变对象无法取得好的控制效果，目前已有学者将智能控制技术应用于常规PID控制[1-6]。
模糊控制无需建立被控对象精确的数学模型，以模糊集合理论为基础，凭借专家知识、人工经验制定规则，利用模糊逻辑推理方法，实现对被控对象的智能控制，具有良好的鲁棒性和适应性，但确定其模糊规则和隶属度函数依赖于经验，缺乏自学习能力。
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。
基于神经网络的模糊控制系统设计与实现
基于神经网络的模糊控制系统设计与实现随着科技的不断发展，应用人工智能技术来解决问题已经成为趋势。
其中，神经网络和模糊控制系统是两个比较常用的技术，二者结合起来也是很有前途的。
一、神经网络神经网络是模拟人类神经系统的一种计算模型。
它由许多简单的神经元组成，这些神经元之间通过连接进行信息传递，从而实现了模式识别、分类、回归等功能。
通俗地说，就是让计算机模拟人脑的思维方式。
神经网络有很多种结构和算法，其中比较常用的是多层感知机（Multi-layer Perceptron，MLP）。
MLP是一种前向反馈神经网络，由输入层、隐藏层和输出层组成，如图1所示。
图1 MLP网络结构示意图其中，输入层和输出层很好理解，而隐藏层则是用来处理输入与输出之间的关系，其中每个神经元计算的结果会被传递给下一层。
MLP是一种有监督学习算法，即需要给定训练集和对应的目标输出，通过反向传播算法来训练神经网络，不断调整权重和偏置，从而减小预测输出与真实输出之间的误差。
在训练完成以后，神经网络可以用来进行预测，从而实现分类、预测等任务。
二、模糊控制系统模糊控制系统是一种基于模糊数学理论的控制系统。
不同于传统控制系统中的明确的控制规则和精确的数学模型，模糊控制系统通过模糊集合、模糊逻辑来处理模糊信息，从而实现控制目标。
通俗地说，就是将现实世界中的模糊概念映射到数学空间中，通过对模糊概念的描述和处理来实现控制。
例如，温度控制系统可以被描述为“当室内温度较低时，加热器应该加热；当室内温度较高时，加热器应该停止加热”这样一个模糊规则库，从而实现对室内温度的控制。
模糊控制系统有很多算法和方法，其中最常用的是基于 Mamdani 模型的模糊控制系统。
Mamdani 模型将输入变量和输出变量用模糊集合来描述，通过一系列的 IF-THEN 规则来实现模糊控制，具体结构如图2所示。
图2 Mamdani 模糊控制系统结构示意图其中，输入变量被映射到它们各自的模糊集合上，每个输入变量都有自己的隶属函数来描述模糊集合的特征。
一种双模糊控制器的设计实现
一种双模糊控制器的设计实现一种双模糊控制器的设计实现双模糊控制器是智能控制领域的一种有效方法，它将模糊逻辑理论与神经网络结合起来，为控制系统提供了一种新的控制方式。
其特点在于可以通过模糊逻辑系统提供快速、灵活的控制，并通过神经网络系统实现对系统状态信息的补充处理，从而使控制系统更加精准、可靠。
双模糊控制器的设计实现包括三个部分：模糊逻辑系统的设计实现、神经网络系统的设计实现以及双模糊控制器的设计实现。
首先，模糊逻辑系统的设计实现是双模糊控制器的基础，要求模糊逻辑系统能有效地捕获系统的运行特性，并能够快速、灵活地对系统进行控制。
因此，在模糊逻辑系统的设计实现中，应当根据系统的不同特性选择合适的模糊规则，然后采用模糊化方法对模糊规则进行描述，并使用模糊推理方法计算出模糊规则的输出结果。
其次，神经网络系统的设计实现是双模糊控制器的核心，要求神经网络系统能够通过学习实现对系统状态信息的补充处理，从而起到加强控制精度的作用。
因此，在神经网络系统的设计实现中，应当根据系统的具体特点选择合适的神经网络结构，然后采用相关的神经网络训练方法对神经网络进行训练，以实现对系统状态信息的补充处理。
最后，双模糊控制器的设计实现是双模糊控制器的最终目的，要求双模糊控制器能够有效地结合模糊逻辑系统和神经网络系统，使得控制系统更加精准、可靠。
因此，在双模糊控制器的设计实现中，应当首先对模糊逻辑系统和神经网络系统进行联合控制，然后采用模糊规则和神经网络输出结果之间的权重系数进行调整，以实现对控制系统的最优精确控制。
总而言之，双模糊控制器的设计实现是一项十分复杂的工作，它需要经过模糊逻辑系统的设计实现、神经网络系统的设计实现以及双模糊控制器的设计实现三个部分的深入研究和应用，才能真正实现双模糊控制器的最优精确控制。
基于人工神经网络下的模糊控制理论
工业技术科技创新导报 Science and Technology Innovation Herald76DOI：10.16660/ki.1674-098Ｘ.2017.30.076基于人工神经网络下的模糊控制理论①张弛（河钢乐亭钢铁有限公司 河北唐山 063600）摘 要:人工神经网络是人工智能的核心思想，模糊控制是实现人工智能的重要手段，二者在现代自动化技术的发展上扮演着不可或缺的角色。
工业自动化控制中的不确定性、非线性，复杂程度高是任何控制方式都要面对的问题。
基于人工神经网络的模糊控制能很好的解决这一难点，具有广阔的应用前景。
随着现代冶金工艺技术的迅速发展，对工艺过程参数的控制精度要求越来越高，生产设备及系统日趋大型化、复杂化。
如何实现智能制造已成为目前工业发展的重要课题。
本文在简单介绍了人工神经网络与模糊控制的历史、发展及基本原理下，重点讲述了结合BP神经网络与PID模糊控制器的自动化控制方案。
关键词：BP神经网络 PID模糊控制 自学习中图分类号：TP273 文献标识码：A 文章编号：1674-098X(2017)10(c)-0076-03①作者简介：张弛(1973—)，男，河北唐山人，硕士，高级工程师，从事控制理论与应用的研究。
人工神经网络的英文全称是A r t i f i c i a l N e u r a l Networks，简称ANN。
人脑的复杂程度是任何自动化系统都不能全面真实地描述出来的。
ANN只是人脑功能基本特征的网络模型，是人脑的模拟与简化[1]。
模糊逻辑控制(Fuzz y Logic Control)简称模糊控制(Fuzz y Control)，是一种电脑数字控制技术，以模糊集合论、模糊语言变量和模糊逻辑理论为基础。
1973年，美国的扎德创立了相关的定理。
1974年，Mamdani将其应用到了工业控制中，获得成功，标志着模糊控制论的诞生[2]。
1 人工神经网络1.1 人工神经网络的组成人工神经网络是由大量神经元组成，神经元是功能简化的处理单元（电子、光学元件等），一个输出值由多个输入值确定。
基于BP神经网络的温度模糊PID控制器设计
基于ＢＰ神经网络的温度模糊ＰＩＤ控制器设计作者：张咏军王航宇来源：《现代电子技术》2008年第07期摘要：根据BP神经网络对温度控制的要求设计出一种模糊PID控制器，采用误差和误差变化率作为模糊PID控制器的输入，PID参数作为模糊PID控制器的输出，使用一组模糊规则实现对PID参数的在线优化调节。
采用Simulink图形化工具平台对模糊PID控制器和传统的PID控制器进行建模和仿真，结果表明和传统PID控制器相比，模糊PID控制器性能优良，使系统响应速度加快，超调减小。
关键词：BP神经网络；模糊控制；模糊PID控制；隶属函数中图分类号：TP21文献标识码：B文章编号：1004-373X(2008)07-133-Design of Temprature Fuzzy PID Controller Based on BP Neural Network(Xi′an A eronauntical Polytechnic Institute，Xi′an,710089，China)Abstract：A fuzzy PID controller towards BP neural network temprature control is designed with input parameters of error and derivative of error and output parameters of PID parameters which could be regulated sensitively by a set of fuzzy disciplines.The fuzzy PID controller model and PID controller model are set up and simulated through Simulink with the final result showing better characteristics of fuzzy PID control compared with PID control such as minimal overshoot and more quick response.Keywords：BP neural network;fuzzy control;fuzzy PID control;membership function神经网络控制的研究始于20世纪60年代，1960年，widrow和Hoff首先把神经网络用于控制系统，Kilme和McCulloch提出了KMB神经网络模型，并在“阿波罗”登月计划中应用取得良好的效果。
自动化系统的模糊控制与神经网络控制
自动化系统的模糊控制与神经网络控制自动化系统的控制方法多种多样，其中模糊控制和神经网络控制是两种常见而有效的控制方法。
本文将就自动化系统的模糊控制与神经网络控制进行详细的介绍和对比。
一、模糊控制模糊控制是指在系统的控制过程中，根据模糊集合和模糊规则进行推理，以实现对系统的控制。
模糊控制通过模糊集合来描述控制对象的特征，通过模糊规则来描述控制的策略。
模糊控制的主要优点是对系统模型要求不高，适用于复杂的非线性系统。
模糊控制的缺点是控制效果不稳定，对系统的响应较慢。
二、神经网络控制神经网络控制是指利用人工神经网络对系统进行建模，并通过神经网络进行系统控制。
神经网络控制通过训练神经网络来获得系统的映射关系，并通过不断的优化训练来提高控制效果。
神经网络控制的主要优点是适应性强，可以对复杂的非线性系统进行较好的控制。
神经网络控制的缺点是需要大量的训练数据和计算资源。
三、模糊控制与神经网络控制的对比1. 建模方法模糊控制使用模糊集合和模糊规则进行建模，而神经网络控制使用人工神经网络进行建模。
模糊控制的建模过程相对简单，只需通过专家知识确定模糊集合和规则即可。
而神经网络控制的建模过程相对复杂，需要通过大量的训练数据进行神经网络的训练和优化。
2. 控制效果模糊控制对系统的控制效果常常较差，对于复杂的非线性系统，模糊控制的精度和稳定性均较低。
而神经网络控制对系统的控制效果较好，可以对复杂的非线性系统进行较精确的控制。
神经网络控制可以通过不断的训练和优化提高控制效果，并适应系统动态变化。
3. 训练需求模糊控制的训练过程相对简单，只需确定模糊集合和规则即可。
而神经网络控制的训练过程相对复杂，通常需要大量的训练数据和计算资源。
神经网络控制的训练需要通过反向传播算法等方法来不断优化网络参数，提高控制效果。
4. 适用范围模糊控制适用于复杂的非线性系统，特别是对于模糊规则较为明确的系统。
神经网络控制适用于复杂的非线性系统，并且对于系统的模糊规则不敏感，对于模糊性较强的系统具有更好的控制效果。
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
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仪器 仪表用 户
ｄ ｉ１ ．９ ９ ｊｉ ｎ １７ — ４ ．０ ０ Ｏ ．０ ｏ：０ ３ ６ ／．ｓ ． ６ １１ １２ １ ． １０ ８ ｓ ０
一
种基 于 Ｃ ＭＡＣ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 ０ ３ ０ ） 唐 ６ ０ ９
中图分类号 ：Ｔ ２ ３ Ｐ ７
文献标识码 ：Ａ
Ｆ ｚ ｙ ｃ ｎ ｒ ｌ ｒ ｄ ｓｇ ａ ｅ １ ａ ＣＭ ＡＣ ｕ ｚ ｏ ｔｏｌ ｅ ｉｎ ｂ ｓ ｄ Ｏ１ ｅ
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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 （ ｅｅ ｔ ｅｆ ｌ） 即它表 Ｒ ｃｐｉ ｅｄ ， 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 ， ＭＡ Ｃ Ｃ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 Ｃ Ａ Ｍ Ｃ的输 出与模糊算法 中清晰化相对应 。 在传统 Ｃ Ｃ中第 ． 输入 激活 Ｃ个相 连的小区域 ， Ｃ ＭＡ 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 ， ，
基于神经网络的无差模糊控制器设计与仿真
Ｐ Ｍ Ｐ Ｂ
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Ｂ Ｐ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 Ｂ ４ Ｐ网络 ，完成 Ｂ Ｐ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 ｉＥ Ｐ ｄ ＝ Ｓｔｅ ＝ Ｍ， 它 转化 为 Ｂ ｆ ＝ Ｂ ａ Ｎ ｎＵ Ｐ 将 ｎ Ｃ ｈ Ｐ神经 网络 的 样 本 时 ， 入 向量为 Ｉ ， ， ， ， ， ， ， ， ， ， ， ， ， ， ， Ｉ ， 出 向 输 － ００ ０ ００ ００ ０ ００ ００ １００ Ｔ 输 １ 量为 Ｅ ， ， ， ， ， ， ， Ｉ 。 种 转化 方 法 ， 即取模 糊 控 制 规则 中 ０ １０ ０ ００ ００ Ｔ 这 亦
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（） 糊控 制 规则 Ｂ ３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 Ｂ Ｐ神 经 网络 １—Ｏ ８的三 层 结 构 ， 以用 来 记忆 表 １ 述 ６ ６８ 一 可 所 ４条模 糊 控 制
基于神经网络的模糊控制算法
基于神经网络的模糊控制算法随着人工智能技术的发展，神经网络在自然语言处理、图像识别、机器翻译等领域扮演着越来越重要的角色。
而在控制系统的设计中，神经网络也有着广泛的应用，其中基于神经网络的模糊控制算法尤为重要。
基于神经网络的模糊控制算法的基本原理模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制策略，其主要优点是可以处理一些难以精确建模的系统，例如非线性、时变的系统。
神经网络作为一种强大的函数逼近工具，可以帮助模糊控制器更好地处理这些系统。
基于神经网络的模糊控制算法包括以下几个方面。
首先，我们需要建立一个模糊控制器。
在传统的模糊控制器中，我们需要设置一组人工设计的模糊规则，这些规则会告诉我们在不同的输入变量下应该采取什么样的控制动作。
在基于神经网络的模糊控制器中，我们用神经网络来拟合这些模糊规则。
这就意味着我们不再需要手工设计规则，而是让神经网络自动学习它们。
这种方法通常比传统的模糊控制器更具有灵活性和适应性。
其次，我们需要想办法合理地融合模糊控制器和神经网络。
一种简单的方法是将神经网络作为模糊控制器的输出调整器。
具体来说，我们首先计算出神经网络的输出，然后将其加权平均，得到最终的控制信号。
这个加权平均的权重可以由模糊控制器的输出决定。
另一种方法是将神经网络嵌入到模糊控制器之中。
具体来说，我们可以将神经网络的隐藏层输出作为模糊控制器的输入，然后将两者的输出进行简单的融合。
这种方法通常需要更多的计算资源，但往往能够获得更好的控制效果。
最后，我们需要使用一些优化算法来训练神经网络。
在模糊控制系统中，最常用的优化算法是基于误差反向传播的神经网络训练算法。
该算法通过计算神经网络在训练数据上的误差和权重梯度，从而更新神经网络的权重参数。
为了使优化结果更加稳健、可靠，我们通常会采用一些技巧，例如批量训练、权重衰减、学习率衰减等。
基于神经网络的模糊控制算法的应用场景基于神经网络的模糊控制算法可以应用于各种各样的控制系统中。
以下是一些典型的应用场景。
模糊控制介绍
模糊控制介绍附件:一、模糊控制概况模糊逻辑控制(Fuzzy Logic Control)简称模糊控制(Fuzzy Control)，是以模糊集合论、模糊语言变量和模糊逻辑推理为基础的一种计算机数字控制技术。
1965年，美国的L.A.Zadeh创立了模糊集合论；1973年他给出了模糊逻辑控制的定义和相关的定理。
1974年，英国的E.H.Mamdani 首先用模糊控制语句组成模糊控制器，并把它应用于锅炉和蒸汽机的控制，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。
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。
模糊控制的发展最初在西方遇到了较大的阻力；然而在东方尤其是在日本，却得到了迅速而广泛的推广应用。
近20多年来，模糊控制不论从理论上还是技术上都有了长足的进步，成为自动控制领域中一个非常活跃而又硕果累累的分支。
其典型应用的例子涉及生产和生活的许多方面，例如在家用电器设备中有模糊洗衣机、空调、微波炉、吸尘器、照相机和摄录机等；在工业控制领域中有水净化处理、发酵过程、化学反应釜、水泥窑炉等的模糊控制；在专用系统和其它方面有地铁靠站停车、汽车驾驶、电梯、自动扶梯、蒸汽引擎以及机器人的模糊控制等。
二、模糊控制基础模糊控制的基本思想是利用计算机来实现人的控制经验，而这些经验多是用语言表达的具有相当模糊性的控制规则。
模糊控制器(Fuzzy Controller，即FC)获得巨大成功的主要原因在于它具有如下一些突出特点：模糊控制是一种基于规则的控制。
它直接采用语言型控制规则，出发点是现场操作人员的控制经验或相关专家的知识，在设计中不需要建立被控对象的精确数学模型，因而使得控制机理和策略易于接受与理解，设计简单，便于应用。
由工业过程的定性认识出发，比较容易建立语言控制规则，因而模糊控制对那些数学模型难以获取、动态特性不易掌握或变化非常显著的对象非常适用。
基于神经网络的热风炉的模糊控制
模糊控 制器 的设 计 包 括 ： 糊 控 制 器 结 构 的 模
基 金项 目 ： 龙 江 省 教 育 厅支 持 项 目 （ １５ ５７ 黑 １５ １ ３ ）
第 １ 期
王 发 智 等 ． 于 神 经 网络 的热 风 炉 的模 糊 控 制 基
选 择 与参数化 ； 糊 规 则 的选 取 ； 识 库 的建 立 ； 模 知
确 定模 糊化 和解 模 糊 的方 法 ； 糊 推 理算 子 的选 模 择 ； 制性能 的调 整与完 善 。 控
２ 热பைடு நூலகம்炉 燃烧 过程 智能控 制
热 风炉 燃 烧 所 用 的 燃 料 为 焦 炉 煤气 （ Ｏ Ｃ Ｇ）
道呈闭环结 构形式 的 数字 控制 系 统。该 系统 是人
使 控 制朝着 期 望 的 目标 逼 近 ， 因此 智 能 控 制 现 己
成为解 决热 风炉燃 烧 问题 的主要 手段 。智能 控制
工智能算法与 现代先 进 控制理 论 与技 术 相结 合 的
一
种 模糊集成控制 系统 。该系统是 由模糊 控制器 、
１ ４
化
工
自 动 化
及
仪 表
第３ ９卷
基 于神 经 网络 的热风 炉 的模糊 控 制
王发 智。 曹建鹰 牛 润勋 陆仲 达
（ ．齐 齐 哈 尔 大 学 ， １ 黑龙 江 齐 齐 哈 尔 １１０ ２ ６０ ６；．齐 齐 哈 尔 电业 局 ， 龙 江 齐 齐 哈 尔 １ １０ 黑 ６ ０６）
系统 有很 多类 型 ， 各种 类型 可 以相 互结合 ， 成新 形 的控 制方式 。笔 者采用 模糊 控制 与神经 网络 相结
输入／ 出接 口、 输 执行 机构 、 被控对 象和测量 与反馈 装 置组成 ， 其结构框 图如 图 １所示 。
基于深度学习的模糊控制技术研究
基于深度学习的模糊控制技术研究近年来，随着深度学习和神经网络技术的发展，深度学习在模糊控制技术中的应用越来越广泛。
基于深度学习的模糊控制技术是一种新兴的控制方法，它可以对复杂的非线性系统进行精确的控制，具有高效性和精确性的优势，在自动控制领域有着广泛的应用前景。
一、深度学习与模糊控制技术的结合深度学习是一种基于神经网络模型的机器学习方法，它针对大量复杂数据进行分析和处理，并从中提取出有用的特征，最终得到能够自主学习和决策的智能系统。
模糊控制技术是一种模糊推理方法，通过模糊化的推理规则和转换函数对复杂的非线性系统进行控制。
深度学习与模糊控制技术的有机结合，可以克服模糊控制技术中推理模糊、精度不高等问题，并且能够处理更加复杂、更加具体的控制问题。
二、基于深度学习的模糊控制技术的应用基于深度学习的模糊控制技术在控制领域中有着广泛的应用，下面分别介绍几个典型的应用场景。
1. 机器人控制机器人控制需要精确的控制算法，而基于深度学习的模糊控制技术可以对机器人进行更加精确的控制。
例如，在机器人的路径规划中，基于深度学习的模糊控制技术可以通过机器学习的方法，学习机器人的运动规律和环境信息，据此制定机器人路径规划策略。
2. 交通控制交通控制是一个复杂的控制系统，需要对车流量、车速、路况、信号灯等信息进行精确的控制和调度。
基于深度学习的模糊控制技术可以通过神经网络模型对交通流量、车速等信息进行学习和预测，从而制定出更加合理的交通控制策略，提高交通流畅度。
3. 智能家居智能家居需要对室内的光照、温度、湿度等信息进行精确的控制。
基于深度学习的模糊控制技术可以对这些信息进行学习和预测，从而控制家居设备进行自主调节，提高家居的舒适性和节能水平。
三、基于深度学习的模糊控制技术的未来随着深度学习和神经网络技术的不断发展，基于深度学习的模糊控制技术在控制领域中的应用前景十分广阔。
未来，基于深度学习的模糊控制技术将会在智能制造、智慧城市、无人驾驶、智能医疗等领域中得到广泛的应用和推广。
基于神经网络的交叉口可变相序模糊控制方法
（ ｏｌｇ ｆＩ ｏ ａｉｎＳ ｉｎ ｅａ ｄＥ ｇｎ ｅｉｇ ｅ ￣ Ｓ ｕｈ Ｕ ｉｅｓｙ，Ｃ ａ ｇｈ １０ ３，Ｃ ｉａ Ｃ ｌ ｅｏ ｒ ｔ ｃｅ ｃ ｎ ｎ ｉｅｒｎ ，Ｃ ｎ Ｍ ｏ ｔ ｎｖｒｉ ｅ ｆ ｎｍ ｏ ｔ ｈ ｎ ｓａ４ ０ ８ ｈｎ ）
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移 ， 不需要 绿 灯相位 转 移 时 ， 用模糊 神 经 网络控 制 器控 制绿 灯 延 时长 度 ．不但 结合 在 利
了模 糊控 制 和神 经 网络控 制 的优 点 ， 而且所 给 出的 算 法相 序 可 变 ， 实现 了道路 交 叉 口多
相位 相序 可 变控制 ．仿真 结 果表 明 ， 文 设 计 的模 糊 神 经 网络 控 制 器能 够 有 效 降低 车 本
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基于模糊神经网络的PID控制器设计研究
基于模糊神经网络的PID控制器设计研究在自动控制领域中，PID控制器是应用最广泛的一种控制器，也是控制理论中的基础知识。
PID控制器的优点是简单易用，但是在某些复杂控制系统中，仅仅利用PID控制器进行控制却难以达到较好的控制效果。
由此，设计一套基于模糊神经网络的PID控制器成为了必要的措施。
一、模糊神经网络模糊神经网络“Fuzzy Neural Network”是一种结合了模糊逻辑和神经网络的控制器。
模糊神经网络继承了模糊控制和神经网络的优点，而且还具有简单、直观、适应能力强等优点。
它可以用于解决模糊、不确定性较大的控制问题，因此，被广泛应用于某些环境及时间难以确定的系统，可实现自动控制、诊断、监测等多种功能。
二、PID控制器常见的PID控制器是由比例控制器、积分控制器和微分控制器组成，称为PID控制器。
比例控制器将当前偏差放大后与设定值进行比较，输出控制信号；积分控制器对过去一段时间内的偏差进行积分，用于消除稳态误差；微分控制器则对偏差变化率进行处理，用于快速响应于设定值的变化，并防止超调现象的产生。
三、模糊PID控制器在某些非线性、耦合、时变的系统中，常规PID控制器容易出现“齐次问题”，导致控制效果不佳。
而模糊PID控制器则能够有效的应对这些问题。
模糊PID控制器的核心是模糊化，通过将控制问题中的模糊变量（如偏差、偏差变化率等）映射为隶属函数，降低了控制误差，提高了控制效能。
而神经网络则具有强大的非线性拟合能力，能够处理噪声和非线性问题，完善了模糊PID控制器的输入和输出。
模糊PID控制器的主要设计步骤：（1）模糊化：将输入与输出变量进行模糊化，即将实际控制量按照一定规则进行量化，转化为模糊化的“模糊量”。
（2）知识库：将PID控制器中的三种控制模式（比例、积分、微分）映射为不同的规则模式，构建基于控制规则的知识库。
（3）模糊推理：通过将控制规则进行模糊化处理，实现对控制对象进行控制。
（4）去模糊：将模糊化后的输出信号恢复为实际输出信号，并输出到控制对象中进行控制。
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。
基于神经网络模糊控制的单交叉口信号控制
交通 信号控 制是 指通过 对城市 交叉路 口信号 灯 持 续时 问进行合 理 控 制 ， 得 交 通 流＿ 能够 高 效驶 使 １ ］
离路 口， 到疏导 改善交 通 流的 目的． 达 由于 交通流 系
网络 模糊 控制 可 以把模 糊控制 和神经 网络两 种技术 的优 点结合 起来 ， 既可 以利用专 家 的经验知识 ， 又具 有学 习逐 步优化 功能 ， 别适 用 于 实 时 多变 的 交通 特 状况 ， 其控 制效果 优于一 般 的智能控 制方案 ］ ．
Ｓ ｎ ｌ ｎｔ ｒ ｅ ｔｏ ｉ ｎ ｌｃ ｎ ｒ ｌｂ ｓ ｄ ｏ ｕ ｚ ｕ ａ ｔ ｒ ｏ ｒ ｌ ｉ ｇ ｅ ｉ ｅ ｓ ｃ ｉ ｎ ｓ ｇ ａ ｏ ｔ ｏ ａ ｅ ｎ ｆ ｚ ｙ ｎｅ ｒ ｌｎｅ ｗｏ ｋ ｃ ｎｔ ｏ Ｃ ＡＯ ｉ ，ＬＩＺ ｅ －ｈ ｎ，ＲＥＮ ｉ ｇ Ｊｅ ｈ ｎｃ ｅ Ｂｎ
统 的时变 性 、 随机 性 和不确 定性等 ， 得传 统 的基 于 使 模 型 的 控 制 理 论 与 方 法 难 于 取 得 良好 的 控 制 效
果 ［３ ２． ＿ ］
１ 单交叉路 口交通模型
进行相位变换． 以每个周期 内交叉 口的车辆平均延误作 为控制指标 ， 来判断该控 制器 的控制性能． 计算机 仿真结果
表 明 ， 方 法 能 够 降低 车辆 在 交叉 路 口的 平 均 延 误． 该
关键词 ：神经网络模 糊控 制；排队长度 ；车流密度 ；仿真
中 图分 类号 ： ２ ３ ＴＰ ７ ；Ｕ４ １ ９ 文 献 标 识 码 ：Ａ
基于 神经 网络 模 糊控 制 的 单 交叉 口信 号 控制
曹 洁， 李振宸 ， 任 冰
（ 兰州理工大学 电气工程与信息工程学 院．甘肃 兰州 ７０ ５） ３０ ０