【摘 要】
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针对多变量系统实时性要求 ,提出模糊径向基 (RBF)神经网络结构的简化模型及相应算法 ,并对由此简化模型设计的多变量模糊控制器模糊规则的在线自学习算法进行分析 ,提出一种
【机 构】
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针对多变量系统实时性要求 ,提出模糊径向基 (RBF)神经网络结构的简化模型及相应算法 ,并对由此简化模型设计的多变量模糊控制器模糊规则的在线自学习算法进行分析 ,提出一种系统动态增益的处理方法和基于过程最优的改进方案 .仿真实验结果表明该控制器可实现实时自适应控制 ,改进算法是有效的 .
Aiming at the requirement of real-time multivariable system, a simplified model of fuzzy radial basis function (RBF) neural network and its corresponding algorithm are proposed. The online self-learning algorithm of multivariate fuzzy controller fuzzy rules which simplifies the model design is analyzed. A method to deal with dynamic gain of system and an improved scheme based on process optimization are given.The simulation results show that the controller can realize real-time adaptive control, and the improved algorithm is effective.
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