模糊神经元Smith预测控制及其应用

摘要：

本文提出了一种单神经元控制器的参数自整定方法,用该方法设计的控制器可以按照模糊规则实现神经元学习速率的自整定.这种模糊神经元与Smith预估器组合的复合控制可以降低Smith预估器对模型误差的敏感性.文中通过仿真给出了这种控制方法用于纯滞后系统的实验,实验结果表明,这种控制方式利用了神经元自学习的能力及模糊推理的优点,对纯滞后系统可能取得较好的控制效果.

关键词： 单神经元 模糊推理 学习速率 Smith预估器 过程纯滞后 控制器

作者: 田杰 陈杰 任雪梅

作者单位: 北京理工大学自动控制系(北京)

会议类型: 国内会议

会议名称: 第二十届中国控制会议

会议地点: 大连

会议语种:中文

页码: 355-359

在线出版日期: 2001-08-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）