用模糊RBF神经网络简化模型设计多变量自适应模糊控制器
鲍鸿1
黄心汉1
李锡雄2
毛宗源3
1.华中理工大学自动控制工程系,武汉,4300742.广东工业大学电气工程及自动化系,广州,5100903.华南理工大学自动控制工程系,广州,510640
摘要：针对多变量系统实时性要求,提出模糊径向基(RBF)神经网络结构的简化模型及相应算法,并对由此简化模型设计的多变量模糊控制器模糊规则的在线自学习算法进行分析,提出一种系统动态增益的处理方法和基于过程最优的改进方案.仿真实验结果表明该控制器可实现实时自适应控制,改进算法是有效的.
关键词：模糊控制模糊神经网络RBF网络过程控制
分类号：TP13(自动化基础理论)
资助基金：广东省博士启动基金(960101)
论文发表日期：2000-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 169-174 )
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