一种自组织模糊神经网络控制器的研究  

Research of the Self-Organization Fuzzy Neutral Network Controller

作　　者：黄江波[1,2] 付志红[2] 

机构地区：[1]长江师范学院物理学与电子工程学院,重庆涪陵408100 [2]重庆大学电气工程学院,重庆400044

出　　处：《微电子学与计算机》2011年第2期51-55,60,共6页Microelectronics & Computer

基　　金：国家自然科学基金项目(40874094)

摘　　要：采用自组织模糊神经网络充分融合模糊控制和神经网络控制的优点,应用于电力变换器的潮流控制中,通过仿真对比,实验表明它具有自组织和在线学习能力以及设计上不依赖被控制对象数学模型的特点,具有很好的追踪控制能力和鲁棒性,达到了较好控制效果.Fuzzy neural network based on self-organizing fuzzy neural network Takagi—Sugeno model is adopted to reduce torque ripple andimprove control performance.It to flow control for power converters,comparison by simulation.Experiments show that it has self-organized and on-line learning ability and There is a feature of the design does not rely on mathematical model of the object to be controlled.It has a good tracking control and robustness,a good control effect is achieved.

关 键 词：自组织模糊神经网络 在线学习 追踪控制 鲁棒性 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]