状态变量合成的三级倒立摆的模糊神经网络控制

王建良¹，秦力舒¹，洪晓英¹，崔桂梅¹

(1.包头钢铁学院,自动化系,内蒙古,包头,014010)

摘要:为解决模糊神经网络在控制多变量系统时的规则组合爆炸问题并同时获得最佳结构和参数,结合SCNN训练竞争出最佳模糊标记数以及改进的遗传算法优化网络的权值,提出SCNN优化的用状态变量合成模糊神经网络控制二级倒立摆.该方法既能解决具有快速、强非线性、绝对不稳定系统的控制问题,又能对状态变量可按性质和类型分类的多变量系统,大大减少模糊神经网络控制器的规则数,有利于利用专家的控制经验.实验结果证实该方法的控制效果好,鲁棒性强.

关键词:模糊神经网络; 二级倒立摆; 状态变量合成; 遗传算法; 自组织竞争神经网络;

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