摘要: 在对不熟悉的过程进行模糊控制时,由于对过程的不了解,很难得到合适的控制规则.基于模糊控制器的一种解析结构,提出了将模糊控制器与神经网络相结合的方法.由神经网络对系统进行辨识,并为学习系统提供必要的信息,将控制对象视为神经网络的输出部分,采用BP算法根据神经网络提供的信息对经验规则进行修改,从而改善模糊控制系统动态响应.仿真结果表明该控制器对模型参数变化具有较好的适应能力,能够较快地修改系统的原控制规则,使对象输出较快地跟踪系统的输入.
中图分类号:
周昌玉, 王文舜. 采用BP算法的模糊自适应控制[J]. 北京航空航天大学学报, 1998, 24(3): 291-294.
Zhou Changyu, Wang Wenshun. Fuzzy Adaptive Controller Based on BP Algorithm[J]. JOURNAL OF BEIJING UNIVERSITY OF AERONAUTICS AND A, 1998, 24(3): 291-294.