神经模糊系统在制动干扰模型中的应用

摘要

关于汽车制动优化问题,由于汽车制动器摩擦系数的干扰,产生汽车制动振荡现象,系统的模型是一个由线性与非线性糅合的系统,针对非线性部分难以建立数学模型,采用传统的BP神经网络进行系统辨识,在辨识过程中常常出现收敛速度慢、易导致局部极值等不良现象,从而影响系统辨识的速度及其信号的跟踪性.为解决上述问题,结合模糊推理系统模型具有控制精度高与神经网络自学习的功能,提出了使用神经模糊系统来进行非线性动态部分辨识的方法.分别采用传统的BP网络与模糊神经系统的方法对非线性动态系统进行辨识,通过利用MATLAB软件进行仿真.仿真结果表明,神经模糊系统的非线性动态系统辨识方法,不仅能够提高系统辨识的收敛速度,还能提高辨识精度及信号的跟踪性能.