模糊控制与神经网络在工程中的应用探索

"模糊控制-用visual studio编写c51单片机程序" 本文主要探讨了两种控制技术：神经网络控制和模糊控制，并介绍了如何利用Visual Studio编写C51单片机程序来实现这些控制策略。 一、神经网络控制 神经网络控制模仿生物神经系统的运作机制，通过加权运算和信号处理进行多层次的信息处理。尽管其发展历程中曾面临数学证明的挑战，但随着“能量函数”概念的引入，神经网络控制得以持续发展。它具有并行计算、分步信息储存和强大的容错能力等特点。神经网络控制在工程控制中可能带来显著的优势，但也存在缺点，这导致了模糊神经网络控制的出现，以结合两者的优点。 二、模糊控制 模糊控制是由美国教授L.A.Zadeh在1965年提出的，起初被译为“乏晰控制”。这种控制方法适用于那些对设定值精度要求不高的系统，如水位控制，允许一定的误差范围。模糊控制通过模糊化清晰数据，将控制目标和输入数据转化为模糊集合，然后重新清晰化来实现控制。与PID调节相比，模糊控制在某些需要非线性或快速响应的场合更为适用。 关于PID控制： PID控制是一种广泛应用的精确调节方法，尤其适合需要严格控制设定值的系统，如火电厂主汽温度调节。PID调节器由比例（P）、积分（I）和微分（D）三个部分组成，分别对应即时响应、消除静差和预测未来变化的功能。通过调整PID参数，可以优化控制系统的性能。然而，对于某些允许一定程度误差的系统，PID可能会造成过度调节。 20世纪90年代，作者基于模糊控制原理编写了低加水位控制程序，这是火电厂热控中的简单应用案例。在火电厂的自动调节系统中，如汽包水位、过热器温度和主汽压力等，PID和模糊控制等方法被用来确保系统的稳定和效率。 神经网络和模糊控制都是对传统PID控制的补充和扩展，它们在不同应用场景下各有优势，能够根据系统特性提供更灵活和适应性的控制策略。在实际工程中，通过编程实现这些控制算法，例如使用C51语言在Visual Studio环境下编写单片机程序，可以构建出高效、智能的控制系统。