一种基于神经网络的自校正模糊控制器.pdf
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一种基于模糊神经网络的PI双闭环SPWM逆变器控制方法汇报人：2024-01-22REPORTING
目录引言模糊神经网络基本原理PI双闭环SPWM逆变器控制策略系统建模与仿真分析硬件设计与实现方案实验验证与性能评估总结与展望
PART01引言REPORTING
传统PI双闭环控制方法存在参数整定困难、动态响应慢等问题，难以满足复杂多变的应用场景需求。因此，研究一种基于模糊神经网络的PI双闭环SPWM逆变器控制方法，对于提高逆变器的控制性能、推动可再生能源领域的发展具有重要意义。随着可再生能源的快速发展，逆变器作为能量转换的关键设备，在电力系统中扮演着越来越重要的角色。研究背景与意义
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基于径向基函数的神经网络的PID控制器
摘要
RBF神经网络在分类问题中得到了广泛的应用，尤其是模式识别的问题。许多模式识别实验证明，RBF具有更有效的非线性逼近能力，并且RBF神经网络的学习速度较其他网络快。本文在具有复杂控制规律的S函数构造方法的基础上，给出了基于MATLAB语言的RBF神经网络PID控制器，及该模型的一非线性对象的仿真结果。
关键词：S函数；RBF神经网络PID控制器；Simulink仿真模型
径向基函数（RBF-Radial Basis Function）神经网络是由J.Moody和C.Darken在20世纪80年代末提出的一种神经网络，它具有单隐层的三层前馈网络。由于
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中文摘要
经典PIＤ控制算法作为一般工业过程控制方法应用范围相当广泛,原则上讲她并不依赖于被控对象得具体数学模型,但算法参数得整定却就就是一件很困难得工作,更为重要得就就是即使参数整定完成,由于参数不具有自适应能力,因环境得变化,PID控制对系统偏差得响应变差,参数需重新整定。针对上述问题,人们一直采用模糊、神经网络等各种调整PID参数得自适应方法,力图克服这一难题。一般情况下,一个自适应控制系统能够运行,其相应得参数要适应现场状况得变化,因此就必须根据现场得数据对相应得参数进行在线辨识或估计。对非时变参数可以通过一段时间得在线辨识确定下来,但对时变参数系统,必须将这个过程不断进行下去,因此要
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基于PID神经网络的控制器研究.pdf
第24 卷 第5 期 武汉理工大学学报#信息与管理工程版 ol.24No.5
2002年 10月 JOURNALOF WUT (INFORMATION MANAGEMENT ENGINEERING) Oct.2002
:1007- 144X(2002)05- 0032- 04
PID
龙晓林, 苏义鑫
(武汉
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基于BP神经网络的PID控制器设计.doc
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毕业论文
基于BP神经网络的PID控制器设计
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摘要：本文提出了一种基于BP 神经网络的PID 控制方法，充分利用BP 神经网络逼近任意连续有界非线性函数的能力，这种PID 控制方法能学习和适应严重不确定系统的动态特性。文中采用三层前向网络动态BP 算法，达到了在线实时控制的目的，显示了BP 神经网络的PID 控制方法具有很强的鲁棒性，同时也显示了神经网络在解决高度非线性和不确定系统方面的潜能。计算机仿真结果表明，基于BP 神经网络的PID 控制较常规的PID 控制具有更好的鲁棒性和自适应性，能取得良好的控制效果。
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西南师范大学·计算机与信息科学学院2003级·硕’I：研究生毕业论文基于神经网络辩识的自适应模糊控制器的研究
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基于神经网络辩识的自适应模糊控制器的研究
内容摘要
学科专业：计算机应用技术 研究方向：人工智能 指导教师：邓辉文教授 研究生：胡伟平(2000273)
模糊逻辑与神经网络的融合技术是近几年来学术界与工程界非常关注的研 究领域，神经元网络擅长于识别模式和按变化的环境进行自适应变化，而模糊推
理系统则在对人类知识进行推理和决策方面占有优势，联合使用二者可以更有效
}
地解决实际问题。
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一种基于BP神经网络数控机床伺服系统控制器摘要：传统意义上的PID控制器具有结构简单、调节方便、参数设置和工程索引密切相关的优势。但它也有一定的局限性：对复杂系统很难建立数学模型，当控制对象不同时，控制器的参数很难自动适应外部环境的变化，且很难对一些复杂的过程和参数进行有效控制。而神经网络控制的发展、应用和与PID控制的结合，在一定程度上解决了传统PID控制器难以进行在线实时参数自整定等方面的缺点，可以充分发挥PID控制的优点。
关键词：神经网络 交流伺服系统 控制策略
中图分类号：TP273 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2012）09-0015-02
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第23 卷 第 10 期 中 国 电 机 工 程 学 报 Vol.23 No. 10 Oct. 2003
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第六章 模糊神经网络 6.1 模糊控制与神经网络的结合 6.1 模糊控制与神经网络的结合 6.1 模糊控制与神经网络的结合 6.2 模糊神经网络模型 6.2 模糊神经网络模型 College of Electrical and Information Engineering, Hunan Univ. * 模糊系统和神经网络控制是智能控制领域内的两个重要分支。模糊系统是仿效人的模糊逻辑思维方法设计的一类系统，这一方法本身就明确地说明了系统在工作过程中允许定性知识的存在。另一方面，神经网络在计算处理信息的过程中所表现出的学习能力和容错性来自于其网络自身的结构特点。
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一种基于自适应二型模糊神经网络的城市污水处理过程鲁棒控制方法.pdf
(19)国家知识产权局
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(10)申请公布号CN117420759A
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