【摘 要】
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在现代工业控制过程中,模糊控制器在许多复杂的工业过程中取得了成功的应用.但是,模糊控制器的隶属函数的确定和控制规则的获取一直是模糊控制器设计的瓶颈问题.该文首先研究
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在现代工业控制过程中,模糊控制器在许多复杂的工业过程中取得了成功的应用.但是,模糊控制器的隶属函数的确定和控制规则的获取一直是模糊控制器设计的瓶颈问题.该文首先研究了模糊控制器与神经网络的基础理论和融合技术,并基于RBF神经网络与T-S模糊控制器的内在函数等价性,构建了基于RBF网络的全网络化模糊控制器.然后着重研究了RBF网络的函数中心、宽度和权值确定的几种算法,并详细分析了几种算法的优缺点和适用范围.最后,鉴于目前工业过程中常规模糊控制器是双输入单输出的结构模式,该文采用双输入单输出的RBF网络作为控制器的结构框架,采用改进的实数编码的遗传算法同时优化控制器的全部参数(包括量化因子、隶属函数和规则参数),仿真结果证明了该模糊控制器具有良好的动态性能和鲁棒性.
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