模糊神经网络控制器设计及其在matlab中的实现

模糊神经网络控制器(Fuzzy Neural Network Controller)是一种基于模糊逻辑和神经网络的控制器设计方法。它将模糊逻辑的模糊集合论和神经网络的模式识别能力相结合，可以灵活地适应各种复杂的非线性系统控制问题。

设计模糊神经网络控制器的一般步骤如下：

1. 确定模糊规则库：通过对被控对象进行建模与理解，确定模糊规则库。模糊规则库由一系列模糊规则组成，每个模糊规则表达了输入变量与输出变量之间的映射关系。

2. 确定输入输出变量：根据系统需求，确定输入变量和输出变量。输入变量通常是系统状态、误差等，输出变量通常是控制量。

3. 设计模糊集合：为每个输入变量和输出变量设计模糊集合，模糊集合通过隶属度函数来描述。

4. 确定神经网络结构：选择适当的神经网络结构，在输入层和输出层之间插入隐含层，通常使用前向传播式神经网络。

5. 模糊推理：将输入变量映射到模糊集合中，并根据模糊规则库进行模糊推理，得到模糊输出。

6. 神经网络训练：使用样本数据对神经网络进行训练，调整网络连接权值，使得网络的输出逼近期望输出。

在Matlab中实现模糊神经网络控制器可以使用Fuzzy Logic Toolbox和Neural Network Toolbox。Fuzzy Logic Toolbox提供了用于模糊推理的函数和工具，Neural Network Toolbox提供了用于神经网络的训练和模拟的函数和工具。

首先，使用Fuzzy Logic Toolbox进行模糊推理，它提供了模糊推理函数和相关工具，可以根据模糊规则库和模糊集合对输入变量进行模糊化和模糊推理，得到模糊输出。

然后，使用Neural Network Toolbox进行神经网络的训练和模拟。根据设计好的神经网络结构，使用样本数据进行神经网络的训练，调整网络连接权值，使得网络的输出与期望输出尽可能接近。

最后，可以使用训练好的模糊神经网络控制器进行控制。将系统输入作为神经网络的输入，经过神经网络的运算和模糊推理，得到模糊输出，再根据需要进行解模糊得到最终的控制量。

总之，模糊神经网络控制器设计及其在Matlab中的实现是通过结合模糊逻辑和神经网络的方法来实现非线性系统的控制。在Matlab中，可以使用Fuzzy Logic Toolbox和Neural Network Toolbox提供的函数和工具来实现该控制器。