动态模糊神经网络控制器在伺服系统中的应用

来源 :控制与决策 | 被引量 : 0次 | 上传用户：wxa180395

【摘要】

：

通过在ANFIS的归一化层与输出层之间加入递归层,提出一种新型的动态模糊神经网络(DFNN),将模糊推理系统、神经网络和Ⅲ型控制有机地结合起来.给出了DFNN的网络结构,为基于收

【作者】

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柳朝军廖晓钟张宇河

【机构】

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北京理工大学自动控制系

【出处】

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控制与决策

【发表日期】

：

2001年3期

【关键词】

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学习算法伺服系统动态模糊神经网络控制器 neurofuzzy network learning algorithm combined control

【基金项目】

：

国家重点预研项目

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通过在ANFIS的归一化层与输出层之间加入递归层,提出一种新型的动态模糊神经网络(DFNN),将模糊推理系统、神经网络和Ⅲ型控制有机地结合起来.给出了DFNN的网络结构,为基于收缩间距隶属函数和BP算法提供了参数调整方法.系统实验表明,DFNN控制器比PID+前馈控制具有更好的动、静态响应,尤其在前馈信号难以取得的情况下具有更明显的优势.

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