以模糊神经网络为基础,结合误差前馈补偿完成了二级倒立摆系统的稳定控制,并采用模拟退火粒子群算法对控制参数进行全局寻优。与基于状态变量合成的模糊神经网络控制器相比,该控制方法不仅解决了多变量系统模糊控制器的“规则爆炸”问题,并且,由于所有状态变量直接参与控制输出,控制精度亦有所提高。仿真结果表明,该控制方案所需规则数目少,响应速度快,有良好的鲁棒性和非线性适应能力。
2022-11-23 21:38:12
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神经网络控制已发展成为“智能控制”的一个新的分支，属先进控制技术，为解决复杂的非线性、不确定、不确知系统的控制问题，开辟了一条新的途径。《神经网络控制》分五章阐述了(人工)神经网络理论基础，基于神经网络的动态系统模型、逆模型及其辨识问题，神经网络控制的多种结构及其设计问题，遗传算法的寻优机理，遗传算法与系统辨识、遗传算法与神经控制问题。
《神经网络控制》适合作为高等工科院校自动控制、信息处理、工业自动化、模式识别与智能控制等专业高年级本科生、研究生的教材或教学参考书，也适用于从事以上专业的工程技术人员阅读。
2022-11-16 21:08:36
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神经网络PID控制及其Matlab仿真.pdf
2022-11-05 10:10:13
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基于BP神经网络的中PID控制，把被控对象的模型，现在变为二阶传递函数：G(s)=1/(0.003s^2+0.067s) ，想仿真此对象的阶跃跟踪的效果
2022-11-02 18:03:51
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系统地论述了神经网络控制、模糊逻辑控制和模型预测控制的基本概念、工作原理、控制算法，以及利用MATLAB语言、MATLAB工具箱函数和Simulink对其实现的方法。该书取材先进实用，讲解深入浅出，各章均有相应的例题，并提供了大量用MATLAB/Simulink实现的仿真实例
2022-10-31 22:10:30
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描述了在目前的智能控制的发展，对各种智能控制的方法做了对比和总结，内含智能控制目前运用的领域，并总结得出了智能控制的必要性和发展前景，适用于学习智能控制的朋友。
2022-10-16 20:03:19
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