模糊神经网络控制器的研究

论文摘要

随着自动化领域的发展,自动控制工作者面临着两个问题:一是控制对象越来越复杂,很多不确定因素和难以描述的非线性特征使得传统控制方法的局限性越来越明显;二是对控制系统的要求越来越高,迫切要求提高控制系统的智能化水平。在近几十年发展起来的智能控制中,模糊神经网络是模糊理论同人工神经网络相结合的产物,它汇集了人工神经网络与模糊理论的优点,为解决上述两方面的问题提供了一条新的途径。课题来源于上海市教委科研项目:神经模糊自适应控制开发研究(项目编号06EZ012)。本文提出了基于虚拟仪器技术的调用MATLAB底层模糊神经网络控制算法的方法,利用LabVIEW和MATLAB两大软件,缩短了系统开发的周期,通过COM组件,LabVIEW的ActiveX模板中的Automation Open节点,实现了基于虚拟仪器技术的模糊神经网络控制器的开发。在LabVIEW中搭建纯滞后、非线性、时变等特性的复杂对象,研究模糊神经网络控制器的控制效果,相对于经典PID算法,模糊神经网络控制器控制复杂非线性对象,能改善控制精度,减小振荡,及时调整控制规则和参数,提高控制性能。最后,设计了基于中泰PCI8333AD/DA数据采集卡的计算机控制系统的输入输出通道,研究模糊神经网络控制器在实时控制中的可行性。通过对控制系统仿真和实验,研究了模糊神经网络控制器不仅能控制非线性时变的复杂系统,而且在实际的控制中也具有良好的鲁棒性。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 目录
• 第一章 绪论
• 1.1 自动控制领域的国内外发展水平
• 1.1.1 传统控制的发展与近况
• 1.1.2 智能控制的发展与特点
• 1.2 课题来源及研究内容
• 1.2.1 课题来源
• 1.2.2 课题研究内容
• 第二章 模糊神经网络原理研究
• 2.1 模糊控制与模糊控制器
• 2.1.1 模糊控制器的结构与原理
• 2.1.2 模糊控制器的设计
• 2.2 人工神经网络概述
• 2.3 模糊逻辑与神经网络及其结合方式
• 第三章 模糊神经网络控制器原理及算法研究
• 3.1 模糊RBF 神经网络
• 3.2 混合型模糊神经网络
• 3.3 模糊神经网络学习方法研究
• 3.3.1 模糊RBF 神经网络的学习方法
• 3.3.2 混合型模糊神经网络的学习方法
• 第四章 模糊神经网络控制器的设计与实现
• 4.1 模糊神经网络控制算法在MALTAB 中的实现
• 4.1.1 MATLAB 语言功能简介
• 4.1.2 基于MATLAB 的控制算法研究
• 4.1.3 仿真分析
• 4.2 模糊神经网络控制器在LABVIEW 中的实现
• 4.2.1L LabVIEW 简介
• 4.2.2 控制器在LabVIEW 中的实现
• 4.3 控制器的扩展功能
• 4.3.1 报表生成方法简介
• 4.3.2 添加实时打印功能
• 第五章 液位控制系统简介
• 5.1 液位控制系统装置介绍
• 5.1.1 电动调节阀
• 5.1.2 电动伺服放大器
• 5.1.3 1151AP/GP 型压力液位变送器
• 5.2 输入输出通道介绍
• 第六章 模糊神经控制系统的仿真与实时控制分析
• 6.1 模糊神经网络控制器仿真控制与分析
• 6.1.1 液位装置广义被控对象数学模型的建立
• 6.1.2 时变对象的建立
• 6.1.3 基于LabVIEW 的仿真控制
• 6.1.4 模糊神经网络控制器仿真控制分析
• 6.2 液位装置的模糊神经网络实时控制与分析
• 第七章 总结
• 参考文献
• 在读期间公开发表的论文和承担科研项目及取得成果
• 致谢