基于Sugeno型模糊神经网络的双模控制器设计

摘要

针对如何实现一个控制器控制两种不同参数的被控对象,提出基于一阶Sugeno型模糊神经网络训练的双模控制器方法.采取一个网络训练两种被控对象模型,将训练好的网络作为控制器,使其在控制双模型时,具有良好的控制性能.Matlab仿真结果表明一阶Sugeno型模糊神经网络训练的双模控制器,在控制两种被控模型时,都具有最低的超调量和最短的调节时间,稳定性最强,综合性能指标最好,能实现双模自适应,满足控制要求.