单层神经网络驱动的多变量自适应模糊控制器设计与应用

本文主要探讨了多变量自适应模糊控制器的设计方法，由吕剑锋和杨军两位作者提出，他们来自北京邮电大学自动化学院。研究的核心内容是设计一种创新的模糊控制系统，利用单层神经网络作为学习工具，自动地生成、调整和优化多变量模糊控制规则，以及模糊推理过程。这种设计摒弃了传统方法中对训练样本的依赖，通过神经元网络的无教师自学习策略，简化了实际应用中的样本获取步骤。 在设计中，关键在于神经网络的自我学习能力，它能够根据系统的运行情况不断改进控制策略，实现对复杂非线性和时变系统的有效控制。通过LabWindows软件平台进行的仿真验证，结果显示这种控制器在多个关键性能指标上表现出色，包括控制规则的自动生成、多变量关系的解耦处理以及学习过程中的快速收敛能力。 论文的关键词涵盖了自动控制技术、模糊神经网络、多变量控制、无教师自学习以及自适应控制等多个领域，突出了研究的前沿性和实用性。该研究成果对于提高多变量系统的控制精度和灵活性具有重要意义，对于控制工程、人工智能和自动化领域的研究者来说，提供了新的设计思路和技术参考。 这篇论文为多变量系统设计了一种智能且高效的自适应模糊控制器，其自学习特性使得控制器能够在实际应用中快速适应环境变化，展现出强大的控制能力和鲁棒性。这不仅推动了自动控制技术的发展，也为解决实际工业问题提供了强有力的技术支持。