模糊神经网络控制器参数修正方法研究

摘要

模糊神经网络控制器是一种将模糊逻辑与神经网络相结合的智能控制器 ,其既不依赖于被控对象精确的数学模型 ,又能根据被控对象参数和环境的变化自适应地调节控制规则和隶属函数参数 ,但是存在着在线修正权值计算量大、过度修正权值还可能导致系统剧烈振荡等缺点。针对存在的问题 ,提出了一种模糊神经网络控制器的优化方法 ,即在线自学习过程中 ,仅对控制性能影响较大的控制规则所对应的权值进行修正 ,以减小计算量 ,根据偏差及偏差变化率的大小自适应调节权值修正步长 ,避免系统发生剧烈振荡。