伺服系统中的动态模糊神经网络控制器设计

"动态模糊神经网络控制器在伺服系统中的应用，通过结合模糊推理系统、神经网络和I型控制，提出了一种新型的动态模糊神经网络（DFNN）。该控制器通过在ANFIS的归一化层与输出层之间加入递归层，优化了网络结构，并利用收缩间距隶属函数和BP算法进行参数调整。实验证明，DFNN控制器在伺服系统的动、静态性能上优于PID+前馈控制，特别是在前馈信号获取困难时表现突出。" 正文: 动态模糊神经网络（DFNN）是2001年提出的一种创新性控制策略，它旨在解决伺服系统中的控制问题。DFNN的核心在于其独特的网络结构，它整合了模糊逻辑、神经网络和经典控制理论的I型控制器，以实现更高效、更灵活的控制效果。 在传统的ANFIS（Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System，自适应神经模糊推理系统）基础上，DFNN通过增加一个递归层，使得系统能够处理更复杂的非线性和动态行为。这一递归层使得网络不仅具备模糊推理的灵活性，还具备了神经网络的学习能力，从而能更好地适应系统的变化。 DFNN的网络结构包括了输入层、归一化层、模糊推理层、递归层和输出层。其中，输入层接收来自伺服系统的状态信息，归一化层将输入数据转换到合适的范围，模糊推理层则根据预定义的模糊规则进行推理。递归层的引入允许网络在内部进行反馈，增强了网络的记忆和预测能力。最后，输出层根据模糊推理的结果和递归层的反馈，生成控制信号。 为了训练和优化DFNN，研究人员采用了基于收缩间距隶属函数和反向传播（BP）算法的参数调整方法。收缩间距隶属函数能更好地描述模糊集的边界，提高推理精度，而BP算法则用于调整网络权重，以最小化误差，使网络能够逐步逼近理想控制性能。 在实际的伺服系统实验中，DFNN控制器展示了其优越性。相比传统的PID+前馈控制器，DFNN在动态响应和静态性能上都有显著提升。尤其是在前馈信号难以获取或不准确的情况下，DFNN能够更好地补偿系统误差，保证系统的稳定性和精度。 动态模糊神经网络控制器是伺服系统控制领域的一个重要进展，它通过融合多种控制策略，提高了控制效果，尤其适用于复杂、非线性环境下的伺服控制任务。这一研究对后续的智能控制理论和实践有着深远的影响。