神经模糊系统在自适应前馈-反馈控制中的应用

下载需积分: 21 | PDF格式 | 405KB | 更新于2024-08-12 | 115 浏览量 | 1 下载量 举报
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"基于神经模糊系统的自适应前馈-反馈控制系统设计 (2009年)" 在工业控制领域,非线性系统的控制一直是一项挑战。针对这一问题,2009年的研究提出了一种创新的解决方案——基于神经模糊系统的自适应前馈-反馈控制系统。这个控制系统融合了前馈控制和反馈控制的优势,旨在更有效地应对非线性过程的控制难题。 首先,研究中提到的非线性过程被近似为两个模型的组合:一个线性的ARX(Auto-Regressive with eXogenous input)模型和一个基于神经模糊系统的线性化误差模型(FNNM, Fuzzy Neural Network Model)。ARX模型是一种常用的线性时变系统模型,能够描述系统的动态行为。而FNNM则利用神经模糊系统来处理非线性部分,通过模糊逻辑的规则和神经网络的学习能力来逼近复杂的非线性关系。 在这个控制系统中,线性化误差模型的输出被视为可以测量的“扰动”。这个扰动概念是前馈控制的核心,它允许系统提前预测并补偿由于非线性效应导致的预期偏差。前馈控制器根据被控制过程的输入、误差模型的输出、线性ARX模型输出与系统实际输出之间的误差,以及合成模型的梯度信息,动态调整其参数,从而实现更精确的控制。 为了验证该方法的有效性,研究者将其应用于一个简单的不可逆放热反应的连续搅拌型化学反应器(CSTR)的控制。与传统的PID(比例-积分-微分)控制器对比,基于神经模糊系统的自适应前馈-反馈控制器展现出更快的响应速度和更优的控制性能。这表明,这种新型控制器能更好地应对非线性系统的动态变化,提高系统的稳定性和控制精度。 总结来说,这篇论文提出了一个将神经模糊系统与前馈-反馈控制策略结合的自适应控制方案,对于处理非线性系统的控制问题提供了新的思路。通过神经网络的泛化能力和模糊逻辑的灵活性,该系统能够有效处理复杂过程中的非线性行为,同时利用前馈控制的预估特性,提高了控制的实时性和鲁棒性。这一方法对于工业领域的自动控制有重要的理论和实践意义。

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