【摘 要】
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神经控制器训练初期,系统存在的误差较大,如果直接采用PID控制器的输出作为神经网络的训练误差,会使网络的输出产生振荡,延长系统的响应时间,针对此问题提出一种神经模糊自适
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神经控制器训练初期,系统存在的误差较大,如果直接采用PID控制器的输出作为神经网络的训练误差,会使网络的输出产生振荡,延长系统的响应时间,针对此问题提出一种神经模糊自适应控制器,通过模糊推理机产生分目标学习误差规则,在每个采样周期中实现对一个分目标的跟踪,最终使系统平滑达到稳态。经过MATLAB仿真验证,该方法控制精度高,收敛速度快,能够取得满意的控制效果。
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