某扫雷犁自学习模糊神经控制系统的研究

论文摘要

模糊逻辑与神经网络的融合技术是近几年来学术界与工程界非常关注的研究领域，神经网络擅长于系统辨识和按变化的环境进行自适应变化，而模糊推理系统则在对人类知识进行推理和决策方面占有优势，联合使用二者可以更有效地解决实际问题。本文运用模糊神经来解决某扫雷犁武器的实际控制问题，并在前人工作的基础上，深入研究了神经网络辨识和模糊控制的若干问题。本文主要研究的内容：①采用BP神经网络对扫雷犁电液伺服系统进行系统辨识；②采用模糊逻辑、神经网络构造电液伺服系统的的智能控制器——自学习模糊神经控制器，实现控制器的离线优化和智能在线学习；③搭建基于Matlab的电液伺服系统软件仿真平台进行仿真分析，利用C语言实现智能控制算法。经过大量的系统仿真试验和实际系统的调试，所设计的自学习模糊神经智能控制器可以使系统具有良好的动、静态性能，实现了扫雷犁入土深度±10mm的精确控制。

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摘要

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1. 绪论

1.1 课题背景概述

1.2 智能控制的发展

1.3 智能控制在电液伺服系统中的应用

1.4 本论文的主要任务

2. 扫雷犁系统硬件设计

2.1 系统简介

2.2 CDM-1398 PC/104CPU模块

2.3 数据输入输出模块

2.4 旋转变压器及RDC转换模块

2.5 伺服放大器电路

2.6 扫雷犁电液伺服系统

2.7 本章小结

3. 模糊控制与神经网路原理

3.1 模糊控制原理

3.2 神经网络原理

3.3 本章小结

4. 基于BP神经网络的系统辨识

4.1 BP神经网络

4.2 基于BP神经网络的系统辨识

4.3 系统辨识

4.4 本章小结

5. 自学习模糊神经控制器设计

5.1 模糊控制器的设计

5.2 BP神经网络系统在线辨识

5.3 神经网络对模糊控制器参数的校正

5.4 自学习模糊神经控制系统的程序流程图

5.5 本章小结

6. 系统仿真调试

6.1 阶跃信号输入响应曲线

6.2 正弦信号输入响应曲线

6.3 模糊神经控制与常规PID控制的比较

6.4 本章小结

结束语

致谢

参考文献

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