【摘 要】
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应用CMAC控制技术在提高船舶运动的控制性能方面进行了相关研究.在保留CMAC原有增强和局部特性的基础上,结合模糊逻辑的思想,采用模糊隶属度函数作为接收域函数,提出了一种广义模糊小脑模型神经网络(GFAC).研究了GFAC接受域函数的映射规律、隶属度函数及其参数的选取规律和学习算法.进而将GFAC神经网络用于控制系统中,给出了一种模型参考自适应控制结构.在每一步的运算过程中,先通过参考模型建立教师
【机 构】
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大连海事大学,自动化与电气工程学院,辽宁,大连,116026 大连海事大学,自动化与电气工程学院,
【出 处】
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2005年中国智能自动化会议(ICAC2005)
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应用CMAC控制技术在提高船舶运动的控制性能方面进行了相关研究.在保留CMAC原有增强和局部特性的基础上,结合模糊逻辑的思想,采用模糊隶属度函数作为接收域函数,提出了一种广义模糊小脑模型神经网络(GFAC).研究了GFAC接受域函数的映射规律、隶属度函数及其参数的选取规律和学习算法.进而将GFAC神经网络用于控制系统中,给出了一种模型参考自适应控制结构.在每一步的运算过程中,先通过参考模型建立教师信号,再利用所得到的教师信号对由GFAC构成的控制器参数进行学习.将所给出的GFAC控制结构应用于船舶航向控制的仿真结果表明:不论是航向保持、设定航向改变还是风浪干扰海况变化,系统的动态跟踪性能,调节特性及其残差等性能指标都较好,能够取得良好的控制效果,说明本算法是有效可行的.
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