动态模糊神经网络在DTC系统中的应用

沈阳农业大学学报，2010－04，41(2)：244-246

Journal of Shenyang Agricultural University，2010－04，41(2)：244-246

动态模糊神经网络在DTC系统中的应用

王桂英，刘玥彤

（沈阳农业大学信息与电气工程学院，沈阳110866）

摘要：基于DTC系统中的变参数非线性关系，提出了一种适应于异步电机的直接转矩控制的自适应模糊神经控制方法，同时在Simulink环境下对系统分别采用两种不同的PI速度调节器进行了仿真和比较，该方法具有响应快、超调量小等特点，通过仿真结果表明了该方法的有效性。

关键词：动态模糊神经网络；DTC；Simulink；PI速度调节器

中图分类号：TP183文献标识码：A文章编号：1000-1700（2010）02-0244-03

Application of Dynamic Fuzzy Neural Network in DTC System

WANG Gui-ying,LIU Yue-tong

(College of Information and Electric Engineering,Shenyang Agricultural University,Shenyang110866,China)

Abstract：Basted on non-linear relationship of element variable in DTC system,this paper presented a self-adapting fuzzy neural control,which could be suitable to direct torque control of asynchronous motor.In the condition of Simulink,two different PI velocity regulators were adopted to emulate and compare the system.The results of emulation showed that the PI velocity regulator of dynamic fuzzy neural control has the characteristics of responding sensitively and small over-regulation value.

Key words：dynamic fuzzy neural network;DTC;Simulink;PI velocity regulator

直接转矩控制（direct torque control）方法是1985年由德国鲁尔大学的Depen-brock教授首次提出的，它是继矢量控制技术之后发展起来的一种新型交流变频调速技术，与矢量控制技术相比，直接转矩控制摒弃了解耦控制的思想，由于异步电机是一个高阶、多变量非线性系统，基于电机数学模型的直接转矩控制仍然受到电机参数变化的影响。为了解决控制器过分依赖于被控对象参数的缺点，本研究在电机的速度控制中引入模糊控制理论，模糊控制具有不依赖于被控对象精确数学模型，便于利用专家经验，适应性、鲁棒性强的特点，能够很好的克服调速系统模型和环境参数的变化。但是单纯的模糊控制又具有存在稳态误差以及稳态时容易抖动的缺点，为了解决此问题，本研究引入模糊控制理论在线整定PI控制器的参数。

1动态模糊神经网络控制结构及原理

本研究采用的动态模糊神经网络的结构图如图1，本质是一个基于TSK模型的模糊系统，在图1中，x1，x2是输入的语言变量，y是系统的输出，w j是第j个规则的结果参数或者连接权，u指系统总的规则数。第1层称为输入层，每个节点分别表示一个输入的语言变量。第2层称为隶属函数，每个节点分别代表一个隶属函数。第3层称为T-范数层，每个节点分别代表一个可能的模糊规则中的IF-部分。第4层为归一化层。第5层为输出层，该层中的每个节点分别表示一个输出变量，该输出是所有信号的叠加。

一个基于神经网络的动态模糊控制系统如图2，图中虚线框中的4个部分构成了系统的控制器，主要包括1个分类器，2个判断机构和1个模糊控制器。

2仿真结果分析

为了解决模糊控制系统中规则数太多，速度调节器的增益和所有隶属函数的形状和宽度必须不断地改变。自适应模糊神经推理系统的控制器将模糊逻辑控制和人工神经网络结合起来，根据电磁转矩误差和定子磁链误差以及定子磁链角计算出一个参考电压，使转矩和磁链在一个固定的时间周期内分别达到它们的给定值。

收稿日期：2010-01-12

作者简介：王桂英（1963-），女，沈阳农业大学教授，博士，从事电机的软启动研究。

第2期图2神经自适应模糊控制系统框图

Figure 2Neural adaptive fuzzy control system block diagram

之后空间矢量调制法根据这个电压矢量得到逆变器的开关状态。在基于模糊神经控制的感应电动机直接转矩控制驱动系统中，使用可变增益的速度控制器可使电动机在没有超调的情况下很快地达到它的速度给定值，对负载扰动的鲁棒性很强，也能很好地解决电机中某些参数的变化问题。但总的来说，模糊神经直接转矩控制系统可通过使用高速的处理器来成功的实现，其结果是令人满意的。改进的系统能满足高的动态性能和稳态性能的要求。

为了证明神经网络模糊PI 自适应控制器对直接转矩控制系统的控制效果，在MATLAB6.5的SIMULINK 平台上建立一个三相异步电动机的直接转矩控制模型分别采用经典的PI 控制器和模糊神经网络PI 自适应控制器对直接转矩控制系统进行仿真实验。仿真所用电机参数p =1.5kW ，Rs =0.380Ω，R =0.76Ω，Ls :L=0.0015H ，P =

2.2kW ，J =0.015kg ·m 2，L =0.0683H 。图3和图4分别为采用经典PI 控制器阶跃响应的输出波形和模糊神经网络

PI 自适应控制器阶跃响应的输出波形和定子磁链轨迹。

由图3和图4仿真波形可知，采用动态模糊神经网络控制的PI 控制器相对于传统控制方案，转矩脉动明显减小，磁链轨迹更平滑，畸变程度明显变小，轨迹更趋向于圆形，动态响应和收敛速度更快，系统的稳态性能得到了明显的提高。

图1动态模糊神经网络结构图

Figure 1Dynamic fuzzy neural network

王桂英等：动态模糊神经网络在DTC 系统中的应用245··

第41卷

沈阳农业大学学报图4定子磁链轨迹图

Figure 4Stator flux locus diagram

3结论

本研究针对传统的PI 控制方法存在的问题，提出了基于神经网络和模糊逻辑的直接转矩PI 速度调节方法。仿真分析与实验结果表明，该方法的使用有效地降低了系统的转矩脉动、磁链脉动等，系统具有优良的速度、转矩响应特性以及较强的鲁棒性和控制性能，从而为PMSM DTC 系统的研究提供一种新的思路和方法，具有良好的应用前景。仿真结果验证了本试验采用的动态模糊神经网络算法的有效性。

参考文献：

[1]LASCU C ．A modified direct torque control for induction motor sensorless drive [J]．IEEE Trans on Ind Applications,2000,36(2)：

23-26.

[2]曹承志,王楠．智能技术[M]．北京：清华大学出版社,2004.

[3]张新良．非线性系统神经网络辨识与控制的研究[D]．南京：南京航空航天大学,2004.

[4]乔维德．基于改进PSO-BP 神经网络的短期电力负荷预测研究[J]．继电器,2007,35(17)：17-21.

[5]乔维德．遗传模糊神经网络在交流伺服系统中的应用[J]．江苏电器,2007,27(2)：29-31.

[责任编辑亓国]图3转矩脉动图

Figure 3Torque ripple diagram

转矩T o r q u e /N m

转矩T o r q u e /N m 时间Time/s

时间Time/s a.经典PI 控制器PI controuer b.模糊神经网络PI 控制器

Fuzzy neural netank PI controller

转矩T o r q u e /N m 转矩T o r q u e /N m

时间Time/s

a.经典PI 控制器

PI controuer 时间Time/s b.模糊神经网络PI 控制器Fuzzy neural netank PI controller

246··

神经网络与模糊控制考试题及答案

一、填空题 1、模糊控制器由模糊化接口、解模糊接口、知识库和模糊推理机组成 2、一个单神经元的输入是 1.0 ，其权值是 1.5，阀值是-2，则其激活函数的净输入是-0.5 ，当激活函数是阶跃函数，则神经元的输出是 1 3、神经网络的学习方式有导师监督学习、无导师监督学习 和灌输式学习 4、清晰化化的方法有三种：平均最大隶属度法、最大隶属度取最小/最大值法和中位数法，加权平均法 5、模糊控制规则的建立有多种方法，是：基于专家经验和控制知识、基于操作人员的实际控制过程和基于过程的模糊模型，基于学习 6、神经网络控制的结构归结为神经网络监督控制、神经网络直接逆动态控制、神网自适应控制、神网自适应评判控制、神网内模控制、神网预测控制六类 7．傅京逊首次提出智能控制的概念，并归纳出的3种类型智能控制系统是、和。 7、人作为控制器的控制系统、人机结合作为控制器的控制系统、无人参与的自主控 制系统 8、智能控制主要解决传统控制难以解决的复杂系统的控制问题，其研究的对象具备的3个特点为、和。 8、不确定性、高度的非线性、复杂的任务要求 9．智能控制系统的主要类型有、、、 、和。 9、分级递阶控制系统，专家控制系统，神经控制系统，模糊控制系统，学习控制系统，集成或者（复合）混合控制系统 10．智能控制的不确定性的模型包括两类：(1)； (2)。 10、(1)模型未知或知之甚少；(2)模型的结构和参数可能在很大范围内变化。11．控制论的三要素是：信息、反馈和控制。 12．建立一个实用的专家系统的步骤包括三个方面的设计，它们分别是、 和。知识库的设计推理机的设计人机接口的设计 13．专家系统的核心组成部分为和。知识库、推理机 14．专家系统中的知识库包括了3类知识，它们分别为、、 和。判断性规则控制性规则数据

基于DSP的神经自适应模糊控制器的应用

基于DSP的神经自适应模糊控制器的应用 摘要模糊控制器应用在许多领域，但由于其控制参数的不稳定性，导致其控制效果达不到控制要求。本文提出了一种将神经网络与模糊控制器相结合的方法，并应用于基于DSP的变频调速系统中。对系统进行仿真实验后，从仿真结果可以得出：该系统具有较好的控制性能，且能达到较高的控制精度。 关键词DSP；神经自适应模糊控制；MATLAB仿真 中图分类号TM346 文献标识码 A 文章编号1673-9671-(2012)071-0190-01 模糊控制具有较强的不确定性知识表达能力，但其自学习能力比较困难；神经网络具有较强的自学习、自适应能力，但其对不确定知识的表达能力比较困难。因此针对双方的特点相互借鉴和利用，形成的新的结构体系——模糊神经网络。这种新技术充分利用神经网络的自学习、自适应能力，在线调整模糊规则，使模糊控制在保持其较强的知识表达能力的同时，并能提高其自适应能力。 1 神经自适应模糊控制器 神经自适应模糊控制器的结构如图1所示。 其中，nr为速度给定值，nf为速度反馈值，e为速度偏差，E为转速偏差，u为输出控制量，K1，K2分别是E和ΔE的量化因子，K3为u的比例因子。 对于模糊控制器来说，提高控制性能的关键是调整控制规则，可由u≈-（E+ΔE）/2来近似归纳其控制查询表。本文在此基础上引入一个加权系数α，因此又可表示为u≈[αE+（1-α）ΔE]，通过调整α值，可以改变E、ΔE对u的加权程度，使控制规则的调整变得更为方便，从而提高控制性能。 2 控制系统的硬件设计 系统的硬件设计部分采用TMS320LF2407A来实现智能速度控制，系统由主电路、控制电路、驱动隔离电路和保护电路等组成。主电路采用交—直—交的间接变频装置；逆变部分采用IPM功率模块来控制驱动电路；控制回路包括DSP、LED显示电路、键盘接口电路、电流检测电路、电压检测电路、电动机转速和位置检测电路等。为了以防加电瞬间冲击，过流、过压等故障损坏整流模块和IPM 模块，系统在主电路设置了充、放电电阻和泄能回路。 3 控制系统的软件设计及仿真实验 系统程序包括主程序和两个中断服务子程序。主程序主要负责DSP初始化、速度环运算及故障诊断工作；PWM中断程序主要负责AD转换、SPWM输出以及串行通信等；串行口中断服务程序负责电机参数的接收。 为了验证本设计的科学性和合理性，对整个变频调速控制系统进行仿真实验。实验中采用型号为Y160M2-2的异步电动机，主要参数为：额定功率1.2 kw，额定转速1420 r/min，额定电流3.8 A，额定电压380 V。本文同时给出了神经自适应模糊控制器和传统PID控制器的仿真响应曲线，以便于性能比较。仿真结果如下图所示。 通过比较两者的响应曲线可以看出，神经自适应模糊控制速度调节器，在动态性能方面，其转速响应曲线更为平滑，超调量更小；稳态性能方面，其稳态误差明显小于传统PID控制，说明其稳态性能要优于传统PID控制。 4 结束语 本文基于模糊神经网络的控制方法，利用神经网络的自学习、自适应能力，

模糊神经网络讲义

模糊神经网络（备课笔记） 参考书： 杨纶标，高英仪。《模糊数学原理及应用》（第三版），广 州：华南理工大学出版社 彭祖赠。模糊数学及其应用。武汉：武汉科技大学 胡宝清。模糊理论基础。武汉：武汉大学出版社 王士同。模糊系统、模糊神经网络及应用程序设计。 《模糊系统、模糊神经网络及应用程序设计》 本书全面介绍了模糊系统、模糊神经网络的基本要领概念与原理，并以此为基础，介绍了大量的应用实例及编程实现实例。 顾名思义，模糊神经网络就是模糊系统和神经网络的结合，本质上就是将常规的神经网络（如前向反馈神经网络，Hopfield神经网络）赋予模糊输入信号和模糊权值。 选自【模糊神经网络P17】 预备知识 复杂的东西是难以精确化的，这使得人们所需要的精确性和问题的复杂性间形成了尖锐的矛盾。 正如模糊数学的创始人L.A.Zadeh(查德)教授（美国加利福尼亚大学）所说：“当系统的复杂性增加时，我们使它精确化的能力将减小。直到达到一个阈值，一旦超越它，复杂性和精确性将相互排斥。”这就是著名的“互克性原理”。 该原理告诉我们，复杂性越高，有意义的精确化能力就越低；而复杂性意味着因素众多，以致人们往往不可能同时考察所有因素，只能把研究对象适当简化或抽象成模型，即抓住其中的主要部分而忽略掉次要部分。当在一个被压缩了的低维因素空间考虑问题时，即使本来是明确的概念，也会变得模糊起来。或者某些抽象简化模型本身就带有概念的不清晰，如“光滑铰链”这个力学模型，什么叫“光滑”、什么叫“粗糙”就没有一个明确的定义，客观上两者之间没有绝对分明的界限；主观上，决策者对此类非程序化决策做出判断时，主要是根据他的经验、能力和直观感觉等模糊概念进行决策的。 或者判断一个人的好坏，本来有很多因素，比如人品、性格、相貌

模糊推理神经网络诊断模型案例

模糊推理神经网络诊断模型案例 [摘要]本文基于通用神经网络的自适应性和诊断的建模方法，建立了一种新的故障诊断模型一模糊神经网络诊断模型，并对它的智能诊断机理和突出特点进行了深入分析。最后，将该诊断模型应用于某大型汽轮发电机组故障诊断中，分析得出它具有明显的提高诊断精确度的优越性。 [关键词]神经网络故障诊断智能诊断 1模糊推理神经网络诊断模型建立 1．1通用网络模型自适应动态特性 比较两类典型的神经网络一前向BP网络与反馈Hopfied网络，可以发现其核心是单层神经网络，则两类网络可以用一个通用神经网络模型来描述。根据点集拓扑理论和人工神经网络空间概念，对这个通用神经网络模型的特征进行分析得出以下两个结论，证明从略。 定理1神经网络空间在紧集上的连续函数空间C上以及按L2范数在平方可积函数空间I上都是稠密的。 推论1由通用神经网络模型所生成的任何开集可以一致逼近紧集上的连续映射函数f∈C(Rn。Rm)。 由推论1表明，通用网络模型所概括的任何开集(如BP网络、Hopfied网络、BAM网络)通过自学习都能一致逼近紧集上的连续映射函数f∈(Rn，Rm)，因而具有良好的自学习、自适应动态特性。 1．2诊断建模方法 设xjn(j=1，2，...，k)对应反映设备运行状态第n个观测样本的k个特征参数，yin，(i=1，2，...l)对应第n个样本的1种故障模式，共有N个样本xjn∈RN，yin∈RN，[n=1，2，...，N)，则故障模式向量Y={yin，i=1，2，...，l}与特征参数向量x={xin，i=1，2，...，k}间的内在关系用函数P表示，有：X=P(Y)。当N→∞时，函数P的逆函数存在，以函数S表示，有：Y=S(X) 诊断问题建模的实质就是根据有限的样本集，确定函数S(X)的一等价映射关系SS(X)，使得对于任意的ε>0，满足：

模糊神经网络技术研究的现状及展望

模糊神经网络技术研究的现状及展望 摘要：本文对模糊神经网络技术研究的现状进行了综述，首先介绍了模糊控制技术和神经网络技术的发展，然后结合各自的特点讨论了模糊神经网络协作体的产生以及优越性，接着对模糊神经网络的常见算法、结构确定、规则的提取等进行了阐述，指出了目前模糊神经网络的研究发展中还存在的一些问题，并对模糊神经网络的发展进行了展望。 关键字：模糊控制；神经网络；模糊神经网络 引言 系统的复杂性与所要求的精确性之间存在尖锐的矛盾。为此，通过模拟人类学习和自适应能力，人们提出了智能控制的思想。控制理论专家Austrom（1991）在IFAC大会上指出：模糊逻辑控制、神经网络与专家控制是三种典型的智能控制方法。通常专家系统建立在专家经验上，并非建立在工业过程所产生的操作数据上，且一般复杂系统所具有的不精确性、不确定性就算领域专家也很难把握，这使建立专家系统非常困难。而模糊逻辑和神经网络作为两种典型的智能控制方法，各有优缺点。模糊逻辑与神经网络的融合——模糊神经网络由于吸取了模糊逻辑和神经网络的优点，避免了两者的缺点，已成为当今智能控制研究的热点之一了。 1 模糊神经网络的提出 模糊集理论由美国著名控制论专家L.A.Zadeh于1965年创立[1]。1974年，英国著名学者E.H.Mamdani将模糊逻辑和模糊语言用于工业控制，提出了模糊控制论。至今，模糊控制已成功应用在被控对象缺乏精确数学描述及系统时滞、非线性严重的场合。 人工神经网络理论萌芽于上世纪40年代并于80年代中后期重掀热潮，其基本思想是从仿生学的角度对人脑的神经系统进行功能化模拟。人工神经网络可实现联想记忆，分类和优化计算等功能，在解决高度非线性和严重不确定系统的控制问题方面，显示了巨大的优势和潜力 模糊控制系统与神经网络系统具有整体功能的等效性[2]，两者都是无模型的估计器，都不需要建立任何的数学模型，只需要根据输入的采样数据去估计其需要的决策：神经网络根据学习算法，而模糊控制系统则根据专家提出的一些语言规则来进行推理决策。实际上，两者具有相同的正规数学特性，且共享同一状态空间[3]。 另一方面，模糊控制系统与神经网络系统具有各自特性的互补性[。神经网络系统完成的是从输入到输出的“黑箱式”非线性映射，但不具备像模糊控制那样的因果规律以及模糊逻辑推理的将强的知识表达能力。将两者结合，后者正好弥补前者的这点不足，而神经网络的强大自学习能力则可避免模糊控制规则和隶属函数的主观性，从而提高模糊控制的置信度。 因此，模糊逻辑和神经网络虽然有着本质上的不同，但由于两者都是用于处理不确定性问题，不精确性问题，两者又有着天然的联系。Hornik和White(1989)证明了神经网络的函数映射能力[4]；Kosko(1992)证明了可加性模糊系统的模糊逼近定理(FAT，Fuzzy Approximation Theorem)[5]；Wang和Mendel(1992)、Buckley和Hayashi(1993)、Dubots 和Grabish(1993)、Watkins(1994)证明了各种可加性和非可加性模糊系统的模糊逼近定理[6]。这说明模糊逻辑和神经网络有着密切联系，正是由于这类理论上的共性，才使模糊逻辑

自适应神经模糊推理系统及其仿真应用

自适应神经模糊推理系统及其仿真应用 刘雨刚，耿立明，杨威 辽宁工程技术大学电气与控制工程学院，辽宁葫芦岛（125105） 摘 要：本文介绍了自适应神经模糊推理系统的结构，以及如何用MATLAB 模糊工具箱提供的ANFIS 应用工具仿真，完成训练模糊神经网络。 关键词：自适应神经模糊推理系统，MATLAB ，模糊神经网络 0 引言 由Jyh-Shing R.Jang 提出的自适应神经模糊推理系统[1]，是一种基于Takagi －Sugeno 模型的模糊推理系统（简称ANFIS ）。研究表明，当输入模糊集采用非梯形/非三角形的隶属函数时，Sugeno 型模糊系统需要的模糊规则及输入的模糊集的个数较少。 1 基于Takagi －Sugeno 模型的自适应神经模糊推理系统 所考虑的模糊推理系统有两输入和，单输出f 。 1x 2x 对于零阶T-S 模糊模型，模糊规则的第i 条规则有如下形式： ⑴ 后件为恒值：Ri : ),...,2,1( , 221121n i f y Then A x A x If i i i ==是和是 ⑵ 后件为一阶线性方程：Ri : 0,1,2)(j ),( ,...,2,1 ),( , 221102*********是常数是和是=++===ij i i i i i i i a x a x a a x x f n i x x f y Then A x A x If 式中，Ri 表示第i 条规则，Ai 表示模糊子集，即{NL ，NM ，NS ，ZO ，PS ，PM ，PL}={“负 大”，“负中”，“负小”，“零”，“正小”，“正中”，“正大”}。 在T-S 模型中，每条规则的结论部分是个线性方程，表示系统局部的线性输入/输出关系，而系统的总输入是所有线性子系统输出的加权平均，可以表示全局的非线性输入输出关系，所以，T-S 模型是一种对非线性系统局部线性化的描述方法，它具有非常重要的研究意义和广泛的应用范围[2]。 典型的单交叉路口东、南、西、北四个方向，每个方向均有右行、直行和左行三股车流。依据各个车道的车流信息，以路口流通能力最大或排队候车的时间最短为目标，通过设计自适应神经模糊推理系统，对交叉路口交通信号进行控制，实时确定各个相位的配时，具体地 说每一相交通信号的配时e i （i=1,2,3,4） 由该相位的主队列w1、后继相的主队列w2两者确定，当前相的主队列起决定作用，后继相的主队列起调节作用。所谓主队列是一个相位两个方向中车辆等待数较大的等待队列。 2 ANFIS 的结构 根据给出的模糊系统模型，输入为w1和w2，模糊标记取｛负大，负中，负小，零，正小，正中，正大｝，由此可构造出一个具有模糊功能的神经网络，如图1所示的ANFIS 结构

自适应神经网络模糊推理系统最优参数的研究

第22卷　第8期计　算　机　仿　真2005年8月 文章编号:1006-9348(2005)08-0140-04 自适应神经网络模糊推理系统最优参数的研究 翁玉麟,邓长虹 (武汉大学电气工程学院,湖北武汉,430072) 摘要:模糊规则的提取和隶属度函数的学习是模糊系统设计中重要而困难的问题。自适应神经网络模糊推理系统(ANF IS) 能基于数据建模,无须专家经验,自动产生模糊规则和调整隶属度函数。在建立一个初始系统进行训练时,其隶属度函数的 类型、隶属度函数的数目以及训练次数都是待定的,这三个参数的选择直接影响系统训练后的效果,它们的确定方法有待研 究。该文应用自适应神经网络模糊推理系统的方法对一个典型系统进行建模仿真,并阐述这三个参数的寻优方法。 关键词:自适应神经网络;模糊系统;隶属度函数 中图分类号:TP3 文献标识码:A Research on Best Param eters i n Adaptive Neura l-Fuzzy I nference System W EN G Yu-lin,D EN G Chang-hong (Electrical Engineering School,W uhan University,W uhan Hubei430072,China) ABSTRACT:Extraction of fuzzy rules and learning of parameters of membership functions are vital but difficult when designing a fuzzy system.App lying Adap tive Neural-Fuzzy Inference System(ANF IS)can p roduce fuzzy rules and adjust membership functions automatically based on data w ithout experience of experts.W hen setting up an initialized system to train,the type of membership functions,the number of membership functions and the ti m e of training are all variables,and the choice of these parameters w ill directly affect the result of modeling, but the method for ensuring these parameters still needs research.This paper gives the si mulation examp le for modeling a typ ical system w ith Adap tive Neural-Fuzzy Inference System and expatiates the method for choosing these three parameters. KEYWO RD S:Adap tive neural net work;Fuzzy system;M embership functions 1　引言 自从M amdani和A ssilian利用模糊控制理论为一简单动力过程构造模糊控制器以来,模糊控制在实际问题中的应用日益广泛。但是,模糊理论在实际应用中也存在一些问题,如隶属度函数的确立目前还没有一套成熟有效的方法,在很难或无法获得专家经验的情况下,隶属度函数的确定是十分困难的[1]。自适应神经网络模糊推理系统(ANF IS)能基于数据建模,自动产生模糊规则和隶属度函数,而不是基于经验或直觉给定。这对于那些特性还不被人们所完全了解或者特性非常复杂的系统是十分有效的。许多学者在应用自适应神经网络模糊推理系统建模方面已经进行了探索并获得很多有益的成果,但在建立一个初始系统进行训练时,其隶属度函数的类型、隶属度函数的数目以及训练次数都是待定的,这三个参数的选择直接影响系统训练后的效果,可是选择怎样的参数可以使建立的模型最佳,至今没有学者进行深入的研究。本文应用ANF IS的方法对一个典型系统进行建模仿真,并阐述这三个参数的选择方法。 2　自适应神经网络模糊系统 学者Roger Jang提出了与一阶Sugeno模型模糊推理系统功能相同的自适应神经模糊推理系统(Adap tive Net work-based Fuzzy Inference System,ANF IS)[2][3],它是模糊逻辑和神经网络的结合产物。ANF IS结构的构造见图1,其同一层的每个节点具有相似的功能(这里用O 1,i 表示第一层的第i个节点的输出)。 第一层:该层每个节点i是以节点函数表示的方形节点(该层参数是可变的): 收稿日期:2004-03-17

模糊神经网络的预测算法在嘉陵江水质评测中的应用2

模糊神经网络的预测算法 ——嘉陵江水质评价 一、案例背景 1、模糊数学简介 模糊数学是用来描述、研究和处理事物所具有的模糊特征的数学，“模糊”是指他的研究对象，而“数学”是指他的研究方法。 模糊数学中最基本的概念是隶属度和模糊隶属度函数。其中，隶属度是指元素μ属于模糊子集f的隶属程度，用μf(u)表示，他是一个在[0,1]之间的数。μf(u)越接近于0，表示μ属于模糊子集f的程度越小；越接近于1，表示μ属于f的程度越大。 模糊隶属度函数是用于定量计算元素隶属度的函数，模糊隶属度函数一般包括三角函数、梯形函数和正态函数。 2、T-S模糊模型 T-S模糊系统是一种自适应能力很强的模糊系统，该模型不仅能自动更新，还能不断修正模糊子集的隶属函数。T-S模糊系统用如下的“if-then”规则形式来定义，在规则为R i 的情况下，模糊推理如下： R i:If x i isA1i,x2isA2i,…x k isA k i then y i =p0i+p1i x+…+p k i x k 其中，A i j为模糊系统的模糊集；P i j(j=1,2,…,k)为模糊参数；y i为根据模糊规则得到的输出，输出部分（即if部分）是模糊的，输出部分（即then部分）是确定的，该模糊推理表示输出为输入的线性组合。 假设对于输入量x=[x1,x2,…,x k]，首先根据模糊规则计算各输入变量Xj的隶属度。 μA i j=exp(-(x j-c i j)/b i j)j=1,2,…,k;i=1,2,…,n式中，C i j，b i j分别为隶属度函数的中心和宽度；k为输入参数数；n为模糊子集数。 将各隶属度进行模糊计算，采用模糊算子为连乘算子。 ωi=μA1j（x1）*μA2j（x2）*…*μA k j i=1,2,…,n 根据模糊计算结果计算模糊型的输出值y i。 Y I=∑n i=1ωi(P i0+P i1x1+…+P i k xk)/ ∑n i=1ωi 3、T-S模糊神经网络模型 T-S模糊神经网络分为输入层、模糊化层、模糊规则计划层和输出层四层。输入层与输入向量X I连接，节点数与输入向量的维数相同。模糊化层采用隶属度函数对输入值进行模

基于模糊神经网络水下机器人直接自适应控制

第33卷第8期自动化学报Vol.33,No.8 2007年8月ACTA AUTOMATICA SINICA August,2007 基于模糊神经网络水下机器人直接自适应控制 俞建成1张艾群1王晓辉1苏立娟2 摘要提出了基于广义动态模糊神经网络的水下机器人直接自适应控制方法,该控制方法既不需要预先知道模糊神经结构,也不需要预先的训练阶段,完全通过在线自适应学习算法构建水下机器人的逆动力学模型.首先,本文提出了基于这种网络结构的水下机器人直接自适应控制器,然后,利用Lyapunov稳定理论,证明了基于该控制器的水下机器人控制系统闭环稳定性,最后,采用某水下机器人模型仿真验证了该控制方法的有效性. 关键词水下机器人,模糊神经网络,自适应控制 中图分类号TP24 Direct Adaptive Control of Underwater Vehicles Based on Fuzzy Neural Networks YU Jian-Cheng1ZHANG Ai-Qun1WANG Xiao-Hui1SU Li-Juan2 Abstract A type of direct adaptive control method based on generalized dynamic fuzzy neural networks for underwater vehicles was proposed in this paper.The proposed control method,which needs neither prior fuzzy neural networks structure knowledge nor prior training phase,could be used to build the underwater vehicles inverse-dynamic model through online adaptive learning algorithm.The underwater vehicles direct adaptive controller based on this kind fuzzy neural networks is proposed in this paper,and then the stability of the resulting underwater vehicles closed-loop control system is proved using Lyaponov stability theory.The validity of the proposed control method has been veri?ed through computer simulation experiments using an underwater vehicle model. Key words Underwater vehicles,fuzzy neural networks,adaptive control 1引言 模糊神经网络控制技术得到许多学者的关注,许多学者研究通过神经网络的学习能力来获得模糊推理规则,实现在线学习控制器网络结构[1].模糊神经网络结构可以通过训练样本[2,3]或者专家知识[4]来构建,之后,采用神经网络BP学习算法对参数进行学习调整,这种构建模糊神经网络结构的方法在结构学习方面还是比较费时和困难的.目前已经有学者提出了具有网络结构和参数学习自调整能力的自适应构建方法[5～7].Wu提出了一种基于扩展径向基神经网络、在线自组织学习的广义动态模糊神经网络(Generalized dynamic fuzzy neural network,GD-FNN)学习算法,其功能相当于Takagi-Sugeno-Kang模糊系统[8,9],该学习算法在开始时,系统没有模糊规则,通过学习在线产生和修剪模糊规则.Gao利用Wu提出的这种广义动态模糊神经网络设计了机械手直接自适应运动控制方 收稿日期2006-6-7收修改稿日期2006-11-9 Received June7,2006;in revised form November9,2006 国家高技术研究发展计划(863计划)(2002AA401003)资助Supported by the National High Technology Research and De-velopment Program of China(863Program)(2002AA401003) 1.中国科学院沈阳自动化研究所沈阳110016 2.东北大学机械工程与自动化学院沈阳110004 1.Shenyang Institute of Automation,Chinese Academy of Sci-ences,Shenyang110016 2.School of Mechanical Engineering and Automation,Northeastern University,Shenyang110004 DOI:10.1360/aas-007-0840法[10],仿真实验表明该控制方法具有较好的跟踪控制性能.Er和Gao分别证明了基于这种模糊神经网络的单输入单输出和多输入多输出机械手直接自适应运动控制系统的稳定性[11,12].Wang研究了基于模糊神经网络的水下机器人自适应控制,该控制方法要求离线训练水下机器人逆动力学模型[13]. 本文在Wu,Er和Gao等人研究的基础上,利用GD-FNN网络在线学习水下机器人逆动力学模型,用于解决水下机器人的控制问题,以提高水下机器人控制系统的灵活性和鲁棒性.本文首先简要介绍GD-FNN网络结构及其学习方法,提出基于这种网络结构的水下机器人直接自适应控制器;然后,基于Lyapunov理论对水下机器人控制系统的闭环稳定性进行分析;最后,通过水下机器人动力学模型进行仿真实验验证. 2模糊神经网络结构及其学习方法 文献[8,9]提出的GD-FNN为4层网络结构,其中,第1层为输入层,将输入变量传输到下一层；第2层为隶属度函数层,计算输入变量对推理规则的隶属度；第3层为模糊规则集层；第4层为输出层.第1～3层对应于模糊推理规则的前提部分,第4层对应于模糊推理规则的结论部分,第3层的节点数与模糊推理规则数相同.GD-FNN网络输出可 万方数据

模糊系统与神经网络结合的现状

模糊系统与神经网络结合的现状 【摘要】本文首先介绍了模糊系统与神经网络概述，其次探讨了模糊和神经网络的结合形式、模糊系统与神经网络结合的现状及模糊神经网络的发展方向及存在问题。 【关键词】模糊系统；神经网络；结合；现状 一、前言 随着我国经济的快速发展，我国的各项事业都取得了巨大的成就。其中模糊系统与神经网络的结合就是重要的体现，模糊系统与神经网络的结合在很多方面都得到了应用，同时也引起了更多学者研究其的愿望。相信模糊系统与神经网络的结合在未来会发展的更好。 二、模糊系统与神经网络概述 1、模糊系统与神经网络的概念 （1）、模糊系统概念 模糊系统(Fuzzy System, 简称FS)是仿效人的模糊逻辑思维方法设计的系统, 方法本身明确地说明了系统在工作过程中允许数值量的不精确性存在。 （2）、神经网络概念 神经网络( Neural Network, 简称NN) 是由众多简单的神经元连接而成的网络。尽管每个神经元结构、功能都不复杂, 但网络的整体动态行为极为复杂, 可组成高度非线性动力学系统, 从而可表达许多复杂的物理系统。神经网络的研究从上世纪40年代初开始, 目前, 在世界范围已形成了研究神经网络前所未有的热潮。它已在控制、模式识别、图像和视频信号处理、金融证券、人工智能、军事、计算机视觉、优化计算、自适应滤波和A/D变换等方面获得了应用。 2、模糊系统与神经网络的异同 （1）映射集及映射精度 神经网络是用点到点的映射得到输入与输出的关系, 它的训练是确定量, 因而它的映射关系也是一一对应的; 模糊系统的输入、输出都是经过模糊化的量, 不是用明确的数来表示的, 其输入输出已模糊为一个隶属度的值,因此它是区域与区域间的映射, 可像神经网络一样映射一个非线性函数。

模糊神经网络在智能控制中的应用研究

模糊神经网络在智能控制中的应用研究1 郑子杰，王虎 武汉理工大学信息工程学院，武汉 (430070) E-mail ：zhzijie.27@https://www.wendangku.net/doc/096184867.html, 摘 要：本文简要介绍了神经网络（Neural Network ）及模糊神经网络（Fuzzy Neural Network ）的特点以及发展状况，并给出了模糊神经网络在智能控制中的几种应用，同时指出了今后研究中有待解决的一些问题，并对模糊神经网络技术将来的发展及其在工程上的应用作了展望。 关键词：神经网络，模糊神经网络，FFNC ，智能控制 中图分类号: TP183 文献标识码:A 1. 神经网络简介 神经网络是仿效生物处理模式以获得智能信息处理功能的理论。神经网络着眼于脑的微观网络结构，通过大量神经元的复杂连接，采用由底到顶的方法，通过自学习、自组织和非线性动力学所形成的并行分布方式，来处理难于语言化的模式信息[1]。自1943年第一个神经网络模型—MP 模型被提出至今，神经网络的发展十分迅速，特别是1982年提出的Hopfield 神经网络模型和1985年Rumelhart 提出的反向传播算法BP ，使Hopfield 的模型和多层前馈型神经网络成为用途广泛的神经网络模型，在语音识别、模式识别、图像处理和工业控制等领域的应用颇有成效。 神经网络的核心由其基本结构、学习规则及其工作方式三大部分组成。 1.1 基本结构 神经网络是由大量神经元广泛互连而成的复杂网络系统。单一神经元可以有许多输入、输出。神经元之间的相互作用通过连接的权值体现。神经元的输出是其输入的函数。常用的函数类型有：线性函数、Sigmoid 型函数和阈值型函数[2]。虽然单个神经元的结构和功能极其简单和有限，而大量神经元构成的网络系统其行为却是丰富多彩的。图1表示出单个神经元和Hopfield 模型的结构。 在图1(a)中， i u 为神经元的内部状态， i θ为阈值，i x 为输入信号， ij w 表示从j u 到i u 连接的权值， i s 表示外部输入信号，则神经元的输入为-i i j j i i n e t w x s θ=+∑，输出为 ()i i y f n e t =，其中f 是神经元的转 换函数。 在图1(b)中。Hopfield 模型是由许多神经元构成的互连网络，适当选取神经元兴奋模式的初始状态，则网络的状态将逐渐到达一个极小点即稳定点、从而可以联想出稳定点处的样本。 神经网络的基本特征是： (1)大规模并行处理。神经网络能同时处理与决策有关的因素，虽然单个神经元的动作速度不快，但网络的总体处理速度极快。 1本课题得到教育部重点项目(03120)(基于FSOC 嵌入式微控制器设计与研究)的资助。

前馈神经网络(FFNN)和自适应神经网络模糊推理系统(ANFIS)模型评价地下水位的对比研究

FFNN）和自适应神经网络模糊推理系统（ANFIS）模型评价地下水位的对比研究 [印度]P. D. Sreekanth，P. D. Sreedevi，Shakeel Ahmed，N. Geethanjali 田芳译；冯翠娥、段琦校译 当水均衡呈持续负值时，水位预测成为地下水规划和管理的一项重要任务。在位于安德拉邦Ranga Reddy区的Maheshwaram流域，地 下水过量开采，管理地下水资源需要完全了解地下水流动态特征。然 而，地下水流动态特征由于人类和气候影响不断发生变化，且地下水 系统十分复杂，包括多种非线性和不确定因素。人工神经网络模型作 为一个有力的、灵活的统计建模技术被引入到地下水科学中以处理复 杂的模式认识问题。本次研究给出了两种模型的对比，即基于 Levenberg-Marquardt（LM）算法的前馈神经网络（FFNN）与模糊逻 辑自适应模糊推理系统（ANFIS）模型在评价Maheshwaram流域的地 下水位中的准确性的对比。用于分析的统计指标包括均方根误差 （RMSE），回归系数（R2）和误差变异（EV）。结果显示，FFNN-LM 和ANFIS模型对于评价上述地区的地下水位均具有较好的准确性 （RMSE分别为4.45和4.94，R2都为93%）。 1 引言 地下水是半干旱地区尤其是基岩地区一切生物不可缺少的资源。在很多地区，地表水资源匮乏，部分地区甚至没有地表水。近三十年来，为了满足农业和工业部门的需求，地下水过量开采。大范围的开凿深井导致印度部分地区尤其是基岩地区地下水位显著下降。本次研究的目的是应用两种适当的模拟方法评价现有含水层系统的地下水动态，并进行对比。 近期，软计算工具,例如人工神经网络（ANNs）和模糊逻辑被广泛应用于各种科技领域进行预测研究（Gail等，2002）。ANN是具有有限变量的通用模型，作为通用的函数近似解（Hornik等，1989）。与传统方法相比，它能够预测一些非线性时间序列事件（Guan等，2004；Hill等，1996；Tang和Fishwick，1993；Zhang，2003；French等，1992）。软计算技术是基于生物系统的信息处理原理。复杂的生物信息处理系统使得人类能够完成诸如认识周围环境，做出预测，并相应地计划和行动等而得以生存。人类信息处理的类型包括逻辑和直觉两种。 传统的计算机系统的逻辑性很好，但是它们的直觉却远不及人类。对于一个具有类似人类信息处理能力的计算系统，它应该足够灵活地支持以下三个特点：

模糊神经网络的基本原理与应用概述

模糊神经网络的基本原理与应用概述 摘要：模糊神经网络（FNN）是将人工神经网络与模糊逻辑系统相结合的一种具有强大的自学习和自整定功能的网络,是智能控制理论研究领域中一个十分活跃的分支,因此模糊神经网络控制的研究具有重要的意义。本文旨在分析模糊神经网络的基本原理及相关应用。 关键字：模糊神经网络，模糊控制，神经网络控制，BP算法。 Abstract:A fuzzy neural network is a neural network and fuzzy logic system with the combination of a powerful. The self-learning and self-tuning function of the network, is a very intelligent control theory research in the field of active branches. So the fuzzy neural network control research has the vital significance. The purpose of this paper is to analysis the basic principle of fuzzy neural networks and related applications. Key Words: Fuzzy Neural Network, Fuzzy Control, Neural Network Control, BP Algorithm.

1人工神经网络的基本原理与应用概述 人工神经网络的概念 人工神经网络(Artificial Neural Network,简称ANN)是由大量神经元通过极其丰富和完善的联接而构成的自适应非线性动态系统,它使用大量简单的相连的人工神经元来模仿生物神经网络的能力,从外界环境或其它神经元获得信息,同时加以简单的运算,将结果输出到外界或其它人工神经元。神经网络在输入信息的影响下进入一定状态,由于神经元之间相互联系以及神经元本身的动力学特性,这种外界刺激的兴奋模式会自动地迅速演变成新的平衡状态,这样具有特定结构的神经网络就可定义出一类模式变换即实现一种映射关系。由于人工神经元在网络中不同的联接方式,就形成了不同的人工神经网络模式,其中误差反向传播网络(Back-Propagation Network,简称BP网络)是目前人工神经网络模式中最具代表性,应用得最广泛的一种模型【1,2】。 人工神经网络研究的发展简史 人工神经网络的研究己有近半个世纪的历史但它的发展并不是一帆风顺的,神经网络的研究大体上可分为以下五个阶段[3]。 (1) 孕育期(1956年之前):1943年Mcculloch与Pitts共同合作发表了“A logical calculus of ideas immanent in Nervous Activity”一文,提出了神经元数学模型(即MP模型)。1949年Hebb提出Hebb学习法则,对神经网络的发展做出了重大贡献。可以说,MP模型与学习规则为神经科学与电脑科学之间架起了沟通的桥梁,也为后来人工神经网络的迅速发展奠定了坚实的基础。 (2)诞生期(1957年一1968年):1960年Widrow提出了自适应线性元件模型,Rossenbaltt在1957年提出了第一种人工神经网络模式一感知机模式,由二元值神经元组成,该模式的产生激起了人工神经网络研究的又一次新高潮。(3)挫折期(1969年一1981年):1969年Minsky等人写的《感知机》一书以数学方法证明了当时的人工神经网络模式的学习能力受到很大限制。之后,人工神经网络的研究一直处于低潮。

模糊神经网络控制器的优化设计

文章 @=D N =D CM 9=C 8

络辨识器!"##$ 及被控对象%控制器的输入为偏差&和偏差变化率’&(输出为控制量)%神经网络辨识器!"##$ 用来逼近被控对象输出( 由其提供被控对象输出对输入的导数信息 %B (@4*(+C B 4*(+(D(E - 输出>A @B !+$4H I @B 4678!?@B !+$ $(@4*(+C B 4*(+(D E -式中F @B 与G @B 分别为高斯函数的中心值及宽度值参数2J $第三层!模糊规则层$> 该层的每个结点代表*条规则2输入>?!J $!B 5*$E ;K 4A !+$*B A !+$ +K ( B 4*(+(D(E C K 4*(+(D(E -输出>A !J $@4H @ 4?!J $@(@4*(+(D L !4E +$-M $第四层!输出层$> 所有规则层结点均与该层结点连接(完成解模糊(每个连接权代表该条规则输出隶属函数的中心值2 输入>?!M $ 4N L O 4* A O !J $P O (P O 为输出层连接权值-输出>A !M $4)Q 4 ?!M $ N L O 4* A !J $ O - * **第R 期 模糊神经网络控制器的优化设计 万方数据

神经网络论文制粉系统论文：模糊神经网络在球磨机控制系统中的应用

神经网络论文制粉系统论文：模糊神经网络在球磨机控制系 统中的应用 [摘要] 火电厂的电站制粉系统是一个相互关联强耦合的复杂多输入多输出的控制对象。运行时具有存滞后、大惯性和非线性的显著特点。而且动态特性非常复杂，数学模型难以准确建立，并且数学模型随煤质、外部环境等因素变化较大。根据上述特点，本文提出一种基于模糊神经网络的两级控制方案，第一级采用神经网络控制，第二级采用模糊控制。很好的解决了在多变量模糊控制系统中的控制规则多、维数灾难问题。实验试结果表明，如果将其应用到火电站中储式制粉系统的实际中。将大大提高电站制粉系统的自动化水平及经济运行指标。与传统的手动及pid定值控制比较，该方法大大改善了电站制粉系统的控制性能，是一种很有实用价值的控制方法。 [关键词] 神经网络非线性制粉系统 1、引言 本文的研究对象为火电机组中间仓储式制粉系统的控 制问题，中间储仓式制粉系统在我国的中小型火力发电机组被广泛采用，由于长期手动控制制粉系统运行，不仅容易造成球磨机满煤、断煤、超温、跑粉事件的发生，而且也不能使制粉系统长期保持在最大出力运行。因此，如何使磨煤机安全运行，降低单位磨煤电耗、提高机组的自动控制投入率，

成为电厂的一大功关项目。因此，对中间储仓式制粉系统控制问题的研究和优化运行，具有重要的理论意义和实际意义。由于中间储仓式制粉系统是一个相互关联强耦合的复杂多输入多输出的控制对象。运行时具有存滞后,大惯性和非线性的显著特点，动态特性复杂。数学模型难以准确建立，并且数学模型随煤质等因素变化较大，因此采用常规的相互独立的pid调节控制，无法消除回路间的耦合，即使使用预估控制和dahlin算法，其实际控制效果很难满足要求。模糊神经网络控制是上个世纪后期发展起来的一种新型控制 方法，其本质是一种非线性控制。它不需要知道被控对象的数学模型，并具有比常规控制系统更好的稳定性和鲁棒性。基于模糊神经网络控制的这些特点，这里针对电站制粉系统采用模糊神经网络控制，取得了满意的控制效果，具有一定的推广价值。 2、球磨机中储式制粉系统对控制的要求 根据球磨机制粉系统的工作过程。对控制系统提出的要求主要有三点。1）保证磨煤机内的磨煤量接近最佳储煤量。理论分析和实践经验表明，磨煤机的能耗与粉量的多少基本无关，因此，保证磨煤机内的存煤量尽可能接近最佳存煤量，以便制成尽可能多的煤粉是提高制粉系统经济性的关键。磨煤机的存煤量一般主要是通过调整给煤量来控制的；2）为了提高磨煤机的干燥出力，应尽量提高干燥剂的温度，但为