基于神经网络实现模糊PID控制器的二次建模
【摘要】：针对模糊控制算法的计算复杂性和实时性能差的问题,本文以模糊PID控制器为研究对象,利用RBF神经网络的万能函数逼近能力,通过神经网络二次建模,精确的逼近已知的模糊PID控制器,从而减少运算量,实现实时控制。然后,给定不同的输入信号,分别用模糊PID控制器和等效RBF神经网络模型控制同一个被控对象。结果表明,控制效果非常相似。因此,用等效的RBF神经网络模型来代替模糊控制器,可降低计算复杂性,避免维度灾难和提高实时性.
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