【摘 要】
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该文提出了一种串联型模糊神经网络PID控制器的设计方法 ,该方法利用人工神经元网络的聚类功能来对反馈回来的误差输入量进行分类 ,然后串联一个模糊控制器 ,并根据人工神经
【机 构】
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国立华侨大学,国立华侨大学 福建泉州362011,福建泉州362011
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该文提出了一种串联型模糊神经网络PID控制器的设计方法 ,该方法利用人工神经元网络的聚类功能来对反馈回来的误差输入量进行分类 ,然后串联一个模糊控制器 ,并根据人工神经网络的分类结果来构造模糊规则库 ,使整个控制器既具有PID调节的功能 ,同时避免了神经元网络的发散问题 ,并解决了模糊规则库构造的困难 ,从而实现对PID控制器参数的智能调节。
This paper presents a design method of tandem fuzzy neural network PID controller, which uses the clustering function of artificial neural network to classify the error inputs fed back. Then a fuzzy controller is connected in series, Neural network classification results to construct fuzzy rule base so that the whole controller not only has the function of PID regulation but also avoids the problem of divergence of neural network and solves the difficulty of the construction of fuzzy rule base so as to realize the optimization of PID controller parameters Smart adjustment.
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