交流調(diào)速系統(tǒng)自結(jié)構(gòu)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法研究.pdf

1、對于可以獲得精確數(shù)學(xué)模型的被控對象,傳統(tǒng)的PID控制由于具有算法簡單、穩(wěn)定、可靠性高等優(yōu)勢,實(shí)際應(yīng)用比較廣泛。然而,對于一些無法獲得精確數(shù)學(xué)模型的、具有非線性和不確定性的被控對象,傳統(tǒng)的PID控制很難取得滿意的效果。近年來,隨著問題域的擴(kuò)展和仿真技術(shù)的發(fā)展,基于智能控制算法解決控制系統(tǒng)的非線性和不確定性問題已成為控制領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。
　　本文將智能控制的三大核心內(nèi)容模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法緊密結(jié)合起來,在此基礎(chǔ)上提出一種自結(jié)構(gòu)

2、模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法。在這種自主設(shè)計的控制算法中,結(jié)構(gòu)和參數(shù)兩方面的自學(xué)習(xí)同步在線進(jìn)行,其中,結(jié)構(gòu)自學(xué)習(xí)基于對輸入空間的劃分,通過再勵學(xué)習(xí)不斷調(diào)整模糊子集的個數(shù),進(jìn)而相應(yīng)改變隸屬函數(shù)的個數(shù)與分布,模糊規(guī)則、網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的個數(shù)以及網(wǎng)絡(luò)連接關(guān)系,從而實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)自調(diào)節(jié);參數(shù)自學(xué)習(xí)基于遺傳算法,利用其全局搜索能力,以轉(zhuǎn)速誤差的絕對值為適應(yīng)度函數(shù),以再勵信號獎勵最大化為目標(biāo),自動調(diào)整網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。
　　為了驗(yàn)證自結(jié)構(gòu)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法的有效性,并研