【摘 要】
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提出了一种自学习模糊控制器的设计方法 ,这种方法采用改进的连续空间遗传算法对动态系统的控制进行优化 ,获得基于一定性能指标的期望的状态轨迹及相应的控制序列 ;采用基于
【机 构】
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【出 处】
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西安建筑科技大学学报(自然科学版)
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提出了一种自学习模糊控制器的设计方法 ,这种方法采用改进的连续空间遗传算法对动态系统的控制进行优化 ,获得基于一定性能指标的期望的状态轨迹及相应的控制序列 ;采用基于神经网络的模糊推理系统监督学习模糊控制器的参数 ,可以在知识缺乏的环境完成神经模糊控制器的自动设计 .本文最后以倒立摆系统为控制对象给出了一个设计实例和仿真结果 .
A design method of self-learning fuzzy controller is proposed. This method uses the improved continuous space genetic algorithm to optimize the control of dynamic system, obtains the expected state trajectory and the corresponding control sequence based on a certain performance index, The fuzzy inference system of the network supervises the parameters of the fuzzy controller and can finish the automatic design of the neural fuzzy controller in the environment of lack of knowledge.At last, a design example and simulation results of the inverted pendulum system are given.
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