针对数学模型不确定的某操瞄控制系统的控制问题,特别是滞环因素给系统的控制精度造成的不利影响,提出了一种基于Takagi-Sugeno模型的模糊神经网络(FNN)和比例积分微分(PID)控制的位置控制器和一种基于实数编码的遗传算法优化模型,运用该优化模型优化了控制器参数。仿真结果表明,该控制器具有较好的鲁棒性,采用这种控制器,系统能够高精度、快速、平稳地调转到指定的位置。
关键词
鲁棒控制;PID;模糊神经网络(FNN);鲁棒性;非线性
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基金
北京市教育委员会共建重点实验室项目资助(SYS100070417)
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参考文献
1TaoG,andKokotovicPV.Adaptivecontrolofplantswithunknownhysteresis.IEEETrans.Automat.Contr.1995,2(40):200～212
2孙增圻.智能控制理论与技术[M].北京:清华大学出版社,1997
3DavidR.Seidl,Sui_lunLam.Neuralnetworkcompensationofgearbacklashhysteresisinpositioncontrolledmechanisms.IEEETransactionsonindustryapplication,1995,11(31):1475～1483
4KalyanmoyDeb,DhirajJoshi,AshishAnan.Real-codedevolutionaryalgrithmswithparent-centricrecombination.IEEETransactionsonFuzzysystems,2002,2(11):61～66
5EshelmanL,SchafferJ.Real-codedgeneticalgorithmsandinterval-schemata.Foundationofgeneticalgorithms,1993,2(12):187～202
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脚注
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