神经网络模糊非参数模型自适应控制及仿真  

Fuzzy Non-Parameter Model Adaptive Control Method Based on Neural Networks and Simulations

作　　者：朱娟萍[1] 侯忠生[2] 

机构地区：[1]云南大学数学系,昆明650091 [2]北京交通大学电子与信息工程学院,北京100044

出　　处：《系统仿真学报》2006年第6期1623-1625,共3页Journal of System Simulation

基　　金：云南省教育厅基金(5Y0069A);云南大学校级基金(2003Q030C;2004Q029C)

摘　　要：提出一种基于神经网络的模糊非参数模型自适应控制方案。该方案仅用受控系统的I/O数据来设计控制器,综合了模糊控制、神经网络与非参数模型学习自适应控制各自的优点。仿真表明该控制器对模型、环境具有较好的适应能力和较强的鲁棒性。A fuzzy non-parameter model adaptive control based on neural networks （FNN-NPMAC） was proposed. It is a result of the comprehensive combination of fuzzy control, neural networks, and NPMAC by only using system I/O data. Simulations prove that this controller has good adaptability and robustness to models and environments.

关 键 词：神经网络 模糊控制 非参数模型自适应控制 伪偏导数 

分 类 号：TP271[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]