关于非线性系统模糊神经网络控制的改进方法 (2010年)

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简介：
本文于2010年探讨了针对非线性系统的模糊神经网络控制策略，并提出了一种改进的方法以提高其控制精度和稳定性。针对以模糊神经网络自适应方法为核心的不确定非线性系统控制问题，在常规静态模糊神经网络控制结构的基础上进行了改进研究，主要从控制器、辨识器及优化算法三个方面展开探讨。采用一种改进的动态PID型模糊神经网络作为控制器，并结合最小二乘支持向量机作为辨识器构建控制系统。通过带混沌搜索机制的量子粒子群算法进行离线参数优化，并配合在线误差反传微调策略，以实现对控制器参数的有效寻优；同时利用带有混沌扰动技术的粒子群算法来离线调整支持向量机中的核参数。通过对系统稳定性的分析逐步完善改进后的控制系统设计。数值仿真结果表明，在某热交换对象模型上的应用验证了该方法不仅具有可行性而且表现出良好的有效性。

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关于非线性系统模糊神经网络控制的改进方法 (2010年)

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本文于2010年探讨了针对非线性系统的模糊神经网络控制策略，并提出了一种改进的方法以提高其控制精度和稳定性。针对以模糊神经网络自适应方法为核心的不确定非线性系统控制问题，在常规静态模糊神经网络控制结构的基础上进行了改进研究，主要从控制器、辨识器及优化算法三个方面展开探讨。采用一种改进的动态PID型模糊神经网络作为控制器，并结合最小二乘支持向量机作为辨识器构建控制系统。通过带混沌搜索机制的量子粒子群算法进行离线参数优化，并配合在线误差反传微调策略，以实现对控制器参数的有效寻优；同时利用带有混沌扰动技术的粒子群算法来离线调整支持向量机中的核参数。通过对系统稳定性的分析逐步完善改进后的控制系统设计。数值仿真结果表明，在某热交换对象模型上的应用验证了该方法不仅具有可行性而且表现出良好的有效性。

Matlab模糊神经网络的非线性逼近

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本研究探讨了利用MATLAB平台进行模糊神经网络在非线性问题上的建模与分析，展示其强大的逼近能力。使用Matlab的神经模糊推理系统对非线性函数y=0.5*sin(pi*x)+0.3*sin(3*pi*x)+0.1*sin(5*pi*x)进行逼近。

基于自适应神经网络的非线性系统控制方法研究

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本研究聚焦于开发和应用自适应神经网络技术，以优化非线性系统的控制性能。通过构建智能控制系统，探索其在复杂环境下的适用性和有效性。针对一类具有非仿射函数及下三角结构的受干扰未知非线性系统，本段落提出了一种新的自适应神经网络控制方法。该方法适用于严格反馈不确定系统和纯反馈系统的更广泛情况。基于Backstepping设计思想，证明了闭环信号在半全局范围内的最终一致有界性，并解决了控制方向及奇异问题。通过仿真验证了此方法的有效性。

基于观测器的非线性系统的神经网络鲁棒控制方法

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本研究探讨了利用神经网络技术改进非线性系统中的观测器设计，并提出了新的鲁棒控制策略，以提高系统的稳定性和响应性能。本段落提出了一种独立于模型的状态观测器，并通过分析其根轨迹及极点来配置合适的参数。该观测器具备提取高阶微分的特性。基于Lyapunov稳定性理论，设计了能够使闭环系统渐近稳定的神经网络自适应控制器，此控制器具有鲁棒性以应对模型变化和扰动的影响。除了考虑闭环系统的输出与设定输入误差及其微分外，还引入了对误差高阶微分的关注，从而提升了控制性能。最终通过仿真验证了该理论的有效性和正确性。

基于Wiener神经网络的非线性动态系统辨识方法（2009年）

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本文提出了一种基于Wiener神经网络模型的方法，用于分析和建模非线性的动态系统。该研究发表于2009年。本段落提出了一种新的Wiener神经网络结构，并将其应用于非线性动态系统的辨识问题。首先，利用Wiener模型对非线性系统进行描述，并将该系统分解为一个线性动态子环节与一个非线性静态增益的串接形式。接着，设计出一种新型的神经网络架构，使得网络中的权重能够对应于相应的Wiener模型参数；同时推导出了基于反向传播算法调整这些权重的方法。最后，在经过多次迭代训练之后，可以分别得到线性动态子环节和非线性静态增益的具体模型参数。通过一个具体的数值仿真案例验证了该辨识方法的有效性和可行性，结果显示所提方案切实可行。

基于神经网络的非线性系统的多步预测控制

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本研究提出了一种基于神经网络的多步预测控制策略，针对非线性系统进行高效、准确的未来状态预测与优化控制，旨在提升复杂工业过程的自动化管理水平。针对离散非线性系统, 利用非线性激励函数的局部线性表示提出了一种适用于处理这类系统的神经网络多步预测控制方法，并进行了收敛性的分析。该方法将复杂的非线性问题分解为简单的线性和非线性两部分，使得难以求解的复杂非线性方程能够以直观且有效的形式转化为易于操作的线性模型。通过这种方法可以使用传统的线性预测控制技术来确定最优控制策略，从而避免了直接进行繁琐和计算量大的非线性优化过程。仿真结果证实了该算法的有效性和实用性。

13_基于模糊神经网络的控制_

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本研究探讨了结合模糊逻辑与人工神经网络技术的控制系统设计方法，旨在提高复杂系统中的适应性和鲁棒性。通过模糊神经网络模型的应用，探索其在自动控制领域的潜力和优势。本段落详细介绍了模糊神经网络控制，并进行了仿真分析。代码结构清晰、易于阅读。

基于LM-PSO算法与BP神经网络的非线性预测控制方法

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本研究提出了一种结合改进粒子群优化（LM-PSO）算法和BP神经网络的新型非线性预测控制策略，有效提升了系统的动态响应及稳定性。本段落提出了一种基于BP神经网络的预测控制方法来解决非线性系统的问题。利用BP神经网络建立多步预测模型，并对系统的输出值进行预测；通过结合LM（Levenberg-Marquardt）算法与PSO（粒子群优化）算法，滚动优化求解目标性能指标函数，以获取最优控制量；采用误差修正参考输入法实现反馈矫正。将粒子群算法引入到LM算法中可以克服其依赖初值和易陷入局部极小的缺点，并提高了计算效率及精度。通过单变量非线性系统的仿真实验验证了该方法具有良好的稳定性、自适应性和鲁棒性的特点，即使在数学模型不确定的情况下也能设计出有效的预测控制器。

一种非线性系统的模糊自适应控制方法

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本研究提出了一种针对非线性系统设计的模糊自适应控制策略，通过智能算法优化控制系统性能，提高复杂环境下的稳定性和响应速度。在控制理论领域内，处理非严格反馈结构的非线性系统是一个复杂的问题。本段落探讨了利用模糊逻辑技术来设计适应性更强的控制系统以解决这类问题的方法。通过引入可变分离策略，我们能够克服由这种特殊的反馈架构带来的挑战。基于模糊逼近和反演方法（backstepping technique），提出了一种新的状态反馈自适应控制器设计方案，该方案适用于非严格反馈型非线性系统，并确保整个闭环系统的稳定性以及跟踪误差的收敛特性。我们的研究证明了所设计控制策略的有效性和实用性。此外，文中还包含相关的仿真分析来验证理论结果的实际应用效果。

基于BP神经网络的非线性系统建模与非线性函数拟合

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本研究探讨了利用BP神经网络对非线性系统的建模及其在非线性函数逼近中的应用，旨在提升模型预测精度和泛化能力。 BP神经网络在非线性系统建模中的应用主要体现在非线性函数拟合方面。通过构建合适的BP神经网络模型，可以有效地对复杂的非线性关系进行逼近和预测。这种方法广泛应用于各种需要处理复杂模式识别与回归问题的场景中。