神经网络自适应模糊控制器设计与应用

把神经网与模糊系统相结合，提出一种基于神经网络的自适应模糊控制器，这种控制系统由模糊神经网络控制器和模糊网络组成，具有自适应学习能力，仿真结果以及应用于温度控制系统中，其鲁棒性明显优于一般Ｆｕｚｚｙ控制。     

基于神经网络的自适应模糊控制器

提出了一种基于神经网络的自适应模糊控制器。控制器由一个模糊神经网络和一个人工神经网络组成,具有自适应和自学习能力,计算机仿真实验证明了这种控制器的有效性,控制性能优于常规的模糊控制。     

神经网络与PID结合的机器人自适应控制

提出了一种基于神经网络与ＰＩＤ控制相结合的机器人自适应控制系统。为加快神经网络的学习过程，研究了有效的启发式学习算法。以二关节机器人为对象仿真表明，该控制系统能使机器人跟踪希望轨迹，其系统响应跟踪精度及鲁棒性优于常规的控制策略。     

加工过程的神经网络自适应控制

研究了加工过程智能控制的神经网络方法,分析了加工过程模型、神经网络建模和神经网络自适应控制。提出了用双网结构的控制策略对加工过程进行控制,NNI网络实现加工过程的系统辨识,进行在线建模;NNC网络根据系统的当前状态实现切削参数的自适应调整来优化加工过程,提高加工效率。仿真试验结果表明这种控制策略的可行性和有效性。     

静止无功补偿器的智能自适应PID控制器设计

将神经网络和模糊控制与有着广泛应用ＰＩＤ控制相结合,设计了一种静止无功补偿器的智能自适应ＰＩＤ控制器。利用神经网络实现系统模型辨识,采用模糊逻辑和神经网络相结合对ＰＩＤ控制器参数动态寻优。使ＳＶＣ的控制既具有模糊控制的简单,有效的非线性控制作用,又具有神经网络的自学习,自适应能力。     

无拖曳卫星的推进器不确定下鲁棒控制器设计

张栻以性为本体,以儒家人伦道德及其政治治理的根本原则为标准来界定佛老、杨墨、词章之学、霸道之学为“异端”。对“异端”展开批判,以维护儒家正统学说,指出佛教理论虚妄不真,杨墨之学偏离仁义,词章之学、霸道政治走向功利。这反映出湖湘学派的价值评判标准：即重视经世致用,强调对儒家伦理的躬行践履。     

采摘机械臂的自适应神经网络滑模控制

针对采摘机械臂的位置终端的精确控制问题,提出了一种将自适应神经网络与滑模控制相结合的控制策略.首先通过神经网络来估计系统模型中的不确定性,提出了一种具有神经网络补偿作用的滑模控制器,基于李雅普诺夫稳定性理论证明了闭环系统的稳定性,并改善了系统的动态性能.仿真试验表明,该控制方法能够有效地削弱抖振现象,具有很好的鲁棒性和动态特性.     

非线性系统的神经网络预测控制研究

针对工业过程控制中的强非线性系统的复杂控制问题,给出了一种基于神经网络预测的控制方法,用改进的BP神经网络实现预测控制中的模型预测,有效的解决了神经网络收敛速度慢的问题,同时用RBF神经网络实现预测控制中的控制器的优化,解决动态规划方法求解慢的问题。将该算法用于强非线性系统中,仿真结果表明该算法,具有响应速度快、跟踪性能好、鲁棒性和抗干扰性强的优点。     

神经网络自适应控制在攻击直升机中的应用

研究了神经网络自适应控制在直升机飞行控制系统中的应用。首先将直升机姿态角系统划分为快慢回路 ,并分别采用动态逆方法进行设计 ;针对动态逆方法的优点和不足 ,提出了小波神经网络自适应逆控制方案 ,把BP小波神经网络和基于李亚普诺夫稳定的小波神经网络分别应用于直升机飞行控制系统中 ;最后对典型机动飞行进行了仿真 ,说明小波神经网络方法应用的正确性和有效性。仿真结果证明 ,本文采用的小波神经网络自适应控制方法效果好 ,具有工程应用价值     

基于RBF神经网络的土壤分类设计

为了提高土壤遥感图象分类精度,把径向基函数（Radial Rasis Function,RBF）神经网络应用到遥感土壤分类系统,并基于MATLAB平台仿真模拟。仿真结果表明,经过训练的RBF神经网络可有效识别土壤特征,实现自动土壤分类。     

仿射非线性系统的在线自适应模糊神经网络辨识与控制

针对单输入单输出非线性系统的自适应控制问题,提出了一种在线自适应模糊神经网络辨识与鲁棒控制的方法.该方法首先利用广义模糊神经网络学习算法,实时建立对象模型未知系统的逆动态模型,实现网络结构和参数的同时在线自适应.考虑到网络建模误差和外部干扰的存在,还设计了基于控制理论的鲁棒补偿器.仿真结果表明,该方法能对模型未知仿射非线性系统实现鲁棒输出跟踪.     

一种新的电液伺服系统神经网络自适应控制

提出一种基于直接模型参考的神经网络与滑模变结构控制相结合的神经网络自适应控制方法并对电液伺服系统进行控制,仿真结果表明用该控制方法的控制系统能实现较高粗度的控制,且具有较强的鲁棒性和自适应能力,具应用价值。     

模糊神经网络模型参考自适应控制及其应用

提出一种模糊神经网络的自适应控制方案，给出了一种模糊神经网络模型和快速的优化学习算法（ＦＬＡ），通过网络的在线自学习不断修正模糊神经网络控制器的隶属函数和权值，实现了模糊逻辑规则的自动更新，经仿真结果和倒立摆控制表明，这类自适应控制具有良好的控制性能。     

一种适用于模式分类的模糊粗隶属函数神经网络

在设计模式分类器时,由于很难甚至不可能获得实现精确分类的所有必要的本质特征属性,使得在进行分类时出现模糊不确定性和粗糙不确定性并存的情况.基于模糊粗糙集理论,本文构建了一种模糊粗隶属函数神经网络FRMFN.该网络融合了模糊信息和粗糙信息的处理能力,在对加拿大Norman Wells地区的红外波段合成图像进行分类的测试中,显示FRMFN网络具有比相应RBF网络更好的分类精度,同时保留了RBF网络学习速度快的优点.     

一类非线性系统的模糊自适应控制器设计

针对一类非线性系统，构造了具有高斯隶属度函数的T-S函数逼近器．根据逼近误差和控制要求，运用Lyapunov稳定性理论设计了一种模糊自适应控制器．该控制器不仅可以调节模糊规则参数，同时也能调节隶属度函数的参数．将这种模糊自适应控制器应用到倒立摆系统的跟踪控制，仿真结果表明，它具有良好的控制性能，从而验证了该方法的有效性．