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基于遗传算法的模糊神经控制器

0引言模糊神经网络是一种集模糊逻辑推理的强大结构性知识表达能力与神经网络的强大自学习能力于一体的新技术,它是模糊逻辑推理与神经网络有机结合的产物。进行模糊推理的一个难题是给相关值确定合适的隶属函数,而使用神经网络进行模糊推理可以通过学习的方式得到合适的隶属函数。并且模糊神经网络减轻了网络系数学习的负担。1模糊控制和模糊神经网络结构模糊控制是建立在人工经验基础上的,模糊控制的实现不需要建立被控对象精确的数学模型,模糊控制是模仿人的思维方式和人的控制经验进行控制的方法。把熟练操作人员的实践经验加以总结和描述,并用语言表达出来,就是模糊控制规则。目前工业上应用广泛的是二维模糊控制器,二维模糊控制器的2个输入变量选用受控变量和给定输入的偏差e和偏差导数ec,由于它们能够较严格地反映受控过程中输入变量的动态特性,因此,在控制效果上要比一维模糊控制器好得多。图1为二维模糊控制器结构,e为受控变量和给定输入的偏差,c为模糊控制器给出的控制量。...  (本文共3页) 阅读全文>>

大连理工大学
大连理工大学

基于遗传算法设计模糊RBF神经网络控制器

模糊理论,神经网络和遗传算法的融合正在控制领域显示出巨大的应用潜力。本文在对上述三种方法进行结合和改进的基础上,提出了一种可以在无模型和无先验知识的情况下设计鲁棒控制器的方法,并且通过对典型非线性工业对象CSTR的仿真应用,验证了该方法的良好性能。该方法的实现,得益于两点关键:一是对遗传算法的改进:通过引进模糊编码方法来表示模糊神经控制器的结构,极大地减少了参数优化任务,加快了遗传算法的运行;并且还引入了优良模式自学习操作,改善了遗传算法的性能;二是灵活转换控制器结构:利用两种模糊神经控制器的性能等价性,交替使用两种结构,发挥了其各自的优势。  (本文共68页) 本文目录 | 阅读全文>>

武汉理工大学
武汉理工大学

智能控制在铺排船自动作业监控系统中的研究与应用

铺排船是一种为适应长江航道治理工程的需求满足对软质基础河床构造建筑物的要求而设计的专用工程船舶。由于其运动控制方式的特殊性和难以建立精确模型,因此,依赖精确数学模型的传统控制理论的应用受到很大的限制。目前的铺排船大都采用手动方式来控制,主要依靠船工经验,来协调控制各条缆绳的收放,实现船舶的移船和定位。为高效和高质量实现铺排作业,实现铺排船的自动操纵是非常必要的。智能控制理论的建立弥补了传统控制理论的不足,它不必建立精确的数学模型,通过构建系统的知识库和推理机构,运用人类思维方法对系统进行控制,能够达到理想的控制目标。本文主要研究智能控制理论在工程船舶自动作业监控系统中的应用,实现工程船舶的自动操纵和航迹航向自动纠偏。首先,论文对铺排船进行建模研究,研究采用BP神经网络实现对铺排船的运动模型建立,研究采用遗传算法对BP神经网络参数的优化,完成一个基于GA-BP的铺排船运动模型。将遗传算法用于BP神经网络建模,解决了BP神经网络自身...  (本文共76页) 本文目录 | 阅读全文>>

吉林大学
吉林大学

半主动空气弹簧悬架智能控制算法的仿真及试验研究

本文结合吉林省科技厅资助的“汽车电控空气弹簧悬架系统研究开发”项目,论文的内容是该项目的核心部分,重点在于空气弹簧悬架智能控制算法的研究和控制系统的设计开发,为最终在整车上实现空气弹簧悬架的自动控制进行前期的基础研究和技术准备。1、论文首先分析了空气弹簧结构参数对其刚度特性的影响,分析结果表明它具有较强的非线性特性,主要表现为材料非线性、帘布-橡胶复合材料非线性、几何非线性和接触非线性。并通过试验结果拟合出空气弹簧刚度随充放气时间的关系曲线。2、建立了描述车身垂直振动的基于空气弹簧悬架的1/4 车辆模型,采用模糊神经控制算法对空气弹簧悬架刚度控制进行仿真分析。模糊神经控制是将模糊控制和神经网络相结合的新的控制算法,它能把人的控制经验进行数字化的模糊处理,把规则和推理转换成神经网络的映射处理和直接从数据样本中提取经验规则,然后把这两种转换结合起来进行智能信息处理和智能控制。模糊神经控制对于无法建立精确数学模型和被控对象具有较强非线...  (本文共121页) 本文目录 | 阅读全文>>

国防科学技术大学
国防科学技术大学

ASAS集群及其智能控制机制的研究

集群系统在高可靠性、高可用性、可扩展性、负载均衡及性价比方面具有独特的优势,是目前构建高性能网络服务器的主要发展方向。ASAS(Automatic Self-Allocating Server)服务器应运而生。ASAS集群系统将以往专用负载均衡器的负载均衡工作分解、融入到后端各个执行服务器,前端集中器对服务器的调度使用的唯一指标是执行服务器发送的容量信息,服务器调度的主要工作在事实上已转移到各执行服务器。文章先对集群的基本概念,工作原理,和体系结构进行介绍,然后对智能控制技术也进行一个简单介绍。在介绍了集群的基本原理之后,对ASAS集群进行一个详细的阐述,对其主动自调度思想,体系结构,性能等都作了重点解释。ASAS执行服务器的资源状况到申请的服务容量之间是一个复杂的没有精确数学模型的非线性映射,因此传统的控制方法无法满足该集群环境的需要。模糊控制不需要被控对象的数学模型,能处理资源状况中的模糊量,所需要的专家经验也具备,于是文章...  (本文共77页) 本文目录 | 阅读全文>>

《河北理工大学学报(自然科学版)》2007年03期
河北理工大学学报(自然科学版)

基于遗传算法的模糊神经控制器的设计与仿真

0引言在现代工业过程控制中,模糊控制在模型难确定的系统中应用越来越广泛。它是智能控制较早的形式,它吸取了人的思维具有模糊性的特点。它是以模糊集合理论、模糊语言变量及模糊逻辑推理为基础的一种计算机数字控制,属于非线性控制范畴。它是模糊集合理论与控制理论相结合的成功典范,它不仅改善了经典控制的性能,而且对难以精确控制的非线性、不确定性、时变性的复杂系统也显示出独特的能力[1]。用神经网络实现模糊控制的主导思想是建立一个能容纳模糊信息的神经网络,并让其学习包含在常规模糊控制器的规则集中,再用训练后的神经网络代替模糊关系矩阵,并以此构成模糊推理的核心[1]。近年来,遗传算法(Genetic A lgorithms,GA)作为一种全局寻优的优秀算法,被广大学者用于对模糊控制和神经网络的参数寻优[1,2]上述三者之间的结合是当今控制界的研究热点。文中设计了一种基于遗传算法的模糊神经控制器,并利用GA对所有的高斯型隶属函数和权值进行了优化。该...  (本文共5页) 阅读全文>>