模糊小腦神經網絡在交流伺服系統(tǒng)上的應用.pdf

1、模糊邏輯與神經網絡技術集成，是近年來學術界與工程界非常關注的研究領域。神經網絡擅長于系統(tǒng)辨識和按變化的環(huán)境進行自適應變化，而模糊推理系統(tǒng)則在對人類知識進行推理和決策方面占有優(yōu)勢，聯合使用二者可以更有效地解決實際問題。 小腦模型關節(jié)控制器(CMAC)作為一種基于局部逼近的簡單快速的神經網絡，與模糊邏輯相結合，構成模糊神經網絡(FCMAC)控制。這種控制結構能很好的反映人腦認知的模糊性和連續(xù)性，有較強的自學習能力，能夠克服單-CMA

2、C控制和模糊控制的缺點，很好地適應復雜控制對象的要求。 本文運用模糊小腦神經網絡來解決某型號遠程火箭炮控制系統(tǒng)中隨動系統(tǒng)部分控制問題，并在前人工作的基礎上，深入研究了小腦神經網絡結構辨識和模糊控制的若干問題。本文主要研究的內容：①采用小腦神經網絡對交流伺服系統(tǒng)進行系統(tǒng)辨識；②采用模糊小腦神經網絡構造交流伺服系統(tǒng)的的智能控制器，引入常規(guī)PD反饋控制器，使系統(tǒng)穩(wěn)定抑制擾動；③建立基于Matlab的交流伺服系統(tǒng)軟件仿真平臺進行仿真分析