新型动态模糊神经网络(DFNN)在伺服系统控制中的优势

"动态模糊神经网络控制器在伺服系统中的应用" 本文主要探讨了如何将模糊神经网络（FNN）与传统控制理论相结合，以提升伺服系统的性能。作者柳朝军、廖晓钟和张宇河提出了一个新的动态模糊神经网络（DFNN），该网络是在自适应神经模糊推理系统（ANFIS）的基础上进行改进的。他们通过在ANFIS的归一化层和输出层之间添加递归层，构建了一个能够融合模糊推理、神经网络和Ⅲ型控制的复合控制器。 DFNN的网络结构设计是文章的重点之一。这种结构允许网络不仅能够利用模糊推理的规则处理非线性问题，还能通过神经网络的学习能力进行自适应调整。此外，DFNN引入了收缩间距隶属函数，这是一种用于调整模糊集成员度的方法，它可以更精确地描述输入变量与输出之间的关系。同时，结合反向传播（BP）算法，DFNN能够有效地优化其内部参数，以实现更好的系统性能。 在实际应用中，DFNN控制器被应用于伺服系统，并与传统的PID+前馈控制进行了对比。实验结果表明，DFNN控制器在动态和静态响应上都有显著优势。特别是在前馈信号获取困难的情况下，DFNN控制器能展现出更强的鲁棒性和控制精度，这在那些需要快速响应和高精度控制的伺服系统中尤为关键。 动态模糊神经网络控制器是一种创新的控制策略，它整合了模糊逻辑、神经网络和经典控制理论的优点，为解决复杂、非线性系统的控制问题提供了新的思路。在伺服系统和其他工业控制领域，DFNN有望成为提高系统性能和稳定性的有效工具。关键词涵盖的模糊神经网络、学习算法和复合控制，都是理解这一技术及其潜在应用的关键概念。