增益自调整的神经元控制算法研究

摘要

本文研究了神经元非模型控制方法及神经元控制器参数的自调整问题并进行了神经元非模型控制方法的仿真实验与结果分析。　　本文的主要内容包括以下几个方面：介绍了神经元控制、模糊控制和灰色预测控制方法的基本原理。基于模糊在线调整神经元增益的思想，分别采用查表法和公式法在线调整神经元控制器的增益，提出了两种模糊增益自调整神经元控制方法。针对复杂、具有非线性、不确定性的钢铁连铸过程及pH中和过程进行了控制系统设计和仿真实验，仿真结果表明这两种方法具有满意的控制效果。从提高控制系统响应速度、抑制超调的角度出发，引入灰色预测器，提出了一种改进的模糊增益自调整的神经元控制方法，分别对钢铁连铸过程和滞后对象的控制进行了仿真研究，仿真实验结果表明该方法有效地改善了模糊神经元控制器的控制品质。

目录

文摘

英文文摘

前言

第一章综述

1.1引言

1.2人工神经网络的发展概述

1.3神经控制

1.4神经控制与其它控制方法的结合

1.4.1神经控制与PID控制的结合

1.4.2模糊神经控制

1.5本文的主要工作

第二章神经元控制、模糊控制和灰色预测控制

2.1引言

2.2神经元非模型控制

2.2.1面向控制的神经元模型及学习策略

2.2.2神经元非模型控制方法

2.3模糊控制

2.3.1模糊系统

2.3.2公式法的模糊控制算法

2.4灰色预测控制

2.4.1灰色系统和灰色预测

2.4.2灰色预测的GM模型

2.5小结

第三章增益自调整的神经元控制算法

3.1引言

3.2增益模糊自调整的神经元控制

3.2.1神经元控制

3.2.2基于查表法的模糊增益自调整神经元控制

3.3基于公式法的模糊增益自调整神经元控制

3.3.1基于公式法的模糊推理

3.3.2基于公式法的模糊增益自调整神经元非模型控制方法

3.4钢铁连铸过程的神经元控制

3.4.1钢铁连铸过程的动态特性

3.4.2两种增益自调整神经元控制方法的仿真实验与结果

3.5pH中和过程的神经元控制

3.5.1pH中和过程的对象特性

3.5.2基于改进查表法的模糊神经元控制实验与结果

3.6小结

第四章灰色预测改进神经元增益调整算法

4.1引言

4.2灰色预测

4.3基于灰色预测的神经元控制

4.4仿真结果与分析

4.4.1钢铁连铸过程的控制仿真实验

4.4.2滞后对象的控制仿真实验

4.5小结

第五章总结

参考文献

作者在攻读硕士学位期间发表的论文

作者简介

附录