一种模糊神经网络控制系统研究

针对被控过程的非线性、时变性和复杂性,提出了一种模糊神经控制器与动态辨识器组成的控制系统。该系统的控制器采用模糊神经网络控制器,它的控制参数采用遗传算法全局离线优化对BP算法局部在线调整相结合的混合方法;该系统的辨识器采用变形Elman动态神经网络进行系统辨识。给出了该系统的结构、原理及工作流程,通过仿真实验证明该系统的可行性和有效性。

电厂过热汽温神经PID控制系统的仿真研究

针对火电厂主汽温被控对象的大迟延、模型不确定性,设计了基于RBF神经网络的神经PID汽温控制系统,并对控制系统进行仿真试验,其仿真结果表明了设计的控制器具有良好的位置跟随性、抗干扰性和鲁棒性.

新型动态模糊神经控制器及其混合学习算法研究

介绍了一种基于动态模糊神经控制器的控制系统,通过在模糊神经网络控制器的第2层引入动态递归环节,使其具有动态映射能力,并提出了动态模糊神经控制器的混合学习算法,即先采用免疫遗传算法的“粗”学习,再采用BP梯度算法的“细”学习.通过对锅炉主汽温控制的仿真表明了该网络结构和训练方法是可行的和有效的.