模糊神经网络控制器的优化设计与应用研究

"这篇硕士学位论文主要探讨了模糊神经网络控制器的优化设计，作者韩霞在刘军教授指导下，针对模式识别与智能系统领域进行了深入研究。论文内容包括模糊神经网络的理论与应用现状分析，以及对模糊神经网络控制器存在的问题进行优化的方法。优化主要集中在减少在线权值调整的计算量，加快训练速度，以及通过动态自适应调节权值修正步长来抑制系统振荡。此外，论文还提出结合模糊神经网络与传统控制策略，设计了两种自适应控制器，以解决非线性控制系统中的问题。这两种控制器利用模糊基函数网络和T-S模糊神经网络，实现了对未知系统结构和参数的逼近，并基于Lyapunov稳定性定理确保了系统的稳定性。关键词涉及模糊神经网络、自适应控制、模糊基函数、T-S模型和Lyapunov定理。" 详细知识点: 1. **模糊神经网络**: 模糊神经网络是模糊逻辑系统与人工神经网络的结合体，能够处理抽象信息，具备自我学习和自整定能力，是智能控制理论中的一个重要分支。 2. **在线权值调整**: 在模糊神经网络控制器中，权值的在线调整是关键，但可能会导致计算量大、训练时间长以及系统振荡。论文提出针对性优化，只对影响控制性能较大的规则相关权值进行修正。 3. **T-S模糊模型**: T-S模糊模型是一种将模糊系统转化为线性系统的方法，论文利用该模型动态自适应调节权值修正步长，以抑制控制器输出的剧烈变化，防止系统振荡。 4. **自适应控制**: 自适应控制策略允许控制器根据系统的变化自动调整其参数，论文将模糊神经网络应用于自适应控制，解决了传统控制器在非线性系统中的局限性。 5. **模糊基函数网络**: 模糊基函数网络用于逼近未知控制系统结构或参数，是设计间接型稳定自适应控制器的基础。 6. **T-S模糊神经网络**: T-S模糊神经网络在直接型稳定自适应控制器中发挥作用，能更有效地逼近系统特性。 7. **Lyapunov稳定性定理**: 该定理是控制器设计中的重要工具，论文利用它来设计网络参数的自适应学习律，确保系统在调整过程中保持稳定性。 8. **仿真结果**: 通过仿真验证，优化后的模糊神经网络控制器能显著减少计算量，加快收敛速度，同时保证了系统稳定性和输入信号的跟踪性能。 这些知识点展示了模糊神经网络在优化控制领域的应用及其优势，包括提高控制效率、增强系统稳定性以及对非线性系统的适应性。