【摘 要】
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针对模糊控制算法的计算复杂性和实时性能差的问题,以模糊PID控制器为研究对象,利用神经网络的万能函数逼近能力,通过神经网络二次建模,精确的逼近已知的模糊PID控制器,从而
【机 构】
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重庆科技学院电子信息工程学院,重庆科技学院电子信息工程学院,重庆工学院电子信息与自动化学院,重庆工学院电子信息与自动化学院 重庆400050,重庆400050,重庆400050,重庆400050
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针对模糊控制算法的计算复杂性和实时性能差的问题,以模糊PID控制器为研究对象,利用神经网络的万能函数逼近能力,通过神经网络二次建模,精确的逼近已知的模糊PID控制器,从而减少运算量,实现实时控制。然后,给定不同的输入信号,分别用模糊控制器和等效神经网络模型控制同一个被控对象。结果表明,控制效果非常相似。因此,用精简的神经网络模型来代替模糊控制器,可减少计算的复杂性,避免维度灾难,提高实时性能。
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