神经 模糊 模型预测控制及其matlab实现pdf
时间: 2023-05-08 10:01:05 浏览: 223
神经模糊模型预测控制(Neuro-Fuzzy Model Predictive Control,NF-MPC)是一种将神经网络和模糊系统相结合的预测控制方法。其基本思想是通过神经网络对系统进行建模和预测,通过模糊控制实现对系统的控制。
与传统的模型预测控制相比,NF-MPC具有以下优势:(1)能够处理非线性、时变系统;(2)具有自适应性和自学习能力;(3)系统辨识和控制一体化。
该方法的matlab实现需要先进行系统建模和训练神经网络。其实现步骤如下:(1)建立神经网络模型并确定网络结构和参数;(2)输入训练数据集进行训练;(3)将训练后的神经网络与模糊控制器结合,构建NF-MPC系统;(4)在仿真平台上进行NF-MPC的检验和优化,获得最优控制效果。
该方法的应用范围广泛,如化工、食品、制药、航天等领域,拥有较高的实用价值和研究意义。
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神经模糊模型预测控制及其matlab实现电子版
神经模糊模型预测控制(Neuro-Fuzzy Model Predictive Control,NF-MPC)是一种将神经网络和模糊逻辑相结合的控制方法,利用模糊逻辑的模糊推理能力和神经网络的非线性逼近能力,实现对系统的预测和控制。
NF-MPC的核心思想是通过建立神经模糊模型,并利用该模型来进行模型预测控制。首先,将系统的输入和输出数据进行离散化处理,以构建训练样本集。然后,通过神经网络来学习样本集中的样本,得到系统的模糊模型。接着,利用该模型进行系统的预测,并根据预测结果来生成控制信号,对系统进行控制。最后,根据系统的实际输出和预测的输出之间的差异,通过反馈的方式来调整模型和控制策略。
在Matlab中,可以使用Fuzzy Logic Toolbox和Neural Network Toolbox来实现NF-MPC。首先,使用Fuzzy Logic Toolbox来建立模糊逻辑控制器,并进行模糊推理和模糊控制的设计。然后,使用Neural Network Toolbox来构建神经网络模型,并通过样本数据对模型进行训练和优化。最后,将模糊系统和神经网络结合起来,实现神经模糊模型预测控制。
通过Matlab实现NF-MPC,可以方便地进行系统建模、控制器设计、数据处理和模型训练等操作。并且,Matlab提供了丰富的工具箱和函数,可以帮助用户快速搭建和优化NF-MPC控制系统,有效地解决实际问题。
神经模糊预测控制及其matlab实现 pdf
神经模糊预测控制是一种新型的控制方法,利用神经网络和模糊逻辑来实现系统的非线性建模和预测控制。它能够应对复杂系统和控制问题,在工业、汽车、航天等领域有着广泛的应用前景。
对于神经模糊预测控制的MATLAB实现,可以通过搭建神经网络和模糊逻辑控制器来完成。首先需要利用MATLAB工具箱或者自行编程构建神经网络,用来对系统进行建模和预测。同时,还需要设计模糊逻辑控制器,根据系统的特性和需求来设定模糊规则和隶属函数,以实现对系统的精确控制。
在MATLAB中,可以利用现成的神经网络工具箱来构建神经网络模型,如feedforwardnet或者narnet等。同时,也可以使用fuzzy logic toolbox来设计模糊逻辑控制器,包括隶属函数的设置、模糊规则的定义以及输出的解模糊过程。
通过将神经网络模型和模糊逻辑控制器整合在一起,就可以实现神经模糊预测控制的MATLAB实现。在实际的工程应用中,可以根据具体的系统和控制需求来调整参数和优化控制器,以获得更好的控制效果。
总而言之,神经模糊预测控制在MATLAB中的实现需要利用神经网络和模糊逻辑控制器,并根据具体的系统进行调整和优化,以实现对系统的精确控制。