基于遗传算法的神经-模糊减振控制方法

• 作 者: 宁响亮 黄东阳 谭平 周福霖
• 机 构: 哈尔滨工业大学深圳研究生院,广州大学、广东省地震工程与应用技术重点实验室
• 出 处: 科学技术与工程
• 发表日期: 2008年8期
• 关键词: 模糊控制器 遗传算法 神经网络 控制规则 fuzzy logic controller genetic algorithm BP neural network
• 基金项目: 国家自然科学基金项目（50608021）,国家教育部博士点专项基金（20061078001）资助

针对复杂情况下模糊控制器难以获取经验规则的缺点，利用遗传算法来优化模糊控制器的规则，并采用一种权重和方法以实现多目标的优化控制。为了减少时滞对控制效果的影响，应用BP神经网络以预测模糊控制器的输入。基于76层风振Benchmark模型对提出的控制算法进行了计算仿真分析。结果表明神经-模糊控制（NN-FLC）方法在理想情况下与传统LQG控制算法控制效果相当；但在结构刚度不确定时，该方法具有较强的稳定性和鲁棒性，远优于LQG算法。