基于神经网络的模糊控制器设计与应用
模糊控制理论及应用
模糊控制理论及应用模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制方法，它能够应对现实世界的不确定性和模糊性。
本文将介绍模糊控制的基本原理、应用领域以及未来的发展趋势。
一、模糊控制的基本原理模糊控制的基本原理是基于模糊逻辑的推理和模糊集合的运算。
在传统的控制理论中，输入和输出之间的关系是通过精确的数学模型描述的，而在模糊控制中，输入和输出之间的关系是通过模糊规则来描述的。
模糊规则由模糊的IF-THEN语句组成，模糊推理通过模糊规则进行，从而得到输出的模糊集合。
最后，通过去模糊化操作将模糊集合转化为具体的输出值。
二、模糊控制的应用领域模糊控制具有广泛的应用领域，包括自动化控制、机器人控制、交通控制、电力系统、工业过程控制等。
1. 自动化控制：模糊控制在自动化控制领域中起到了重要作用。
它可以处理一些非线性和模糊性较强的系统，使系统更加稳定和鲁棒。
2. 机器人控制：在机器人控制领域，模糊控制可以处理环境的不确定性和模糊性。
通过模糊控制，机器人可以对复杂的环境做出智能响应。
3. 交通控制：模糊控制在交通控制领域中有重要的应用。
通过模糊控制，交通信号可以根据实际情况进行动态调整，提高交通的效率和安全性。
4. 电力系统：在电力系统中，模糊控制可以应对电力系统的不确定性和复杂性。
通过模糊控制，电力系统可以实现优化运行，提高供电的可靠性。
5. 工业过程控制：在工业生产中，许多过程具有非线性和不确定性特点。
模糊控制可以应对这些问题，提高生产过程的稳定性和质量。
三、模糊控制的发展趋势随着人工智能技术的发展，模糊控制也在不断演进和创新。
未来的发展趋势主要体现在以下几个方面：1. 混合控制：将模糊控制与其他控制方法相结合，形成混合控制方法。
通过混合控制，可以充分发挥各种控制方法的优势，提高系统的性能。
2. 智能化：利用人工智能技术，使模糊控制系统更加智能化。
例如，引入神经网络等技术，提高模糊控制系统的学习和适应能力。
3. 自适应控制：模糊控制可以根据系统的变化自适应地调整模糊规则和参数。
模糊控制与神经网络控制
模糊控制与神经网络控制模糊控制和神经网络控制是现代控制领域中的两个重要研究方向，它们通过不同的方法和理论来解决复杂系统的控制问题。
本文将就这两种控制方法进行介绍和对比，并探讨它们在实际应用中的优劣势。
一、模糊控制模糊控制是一种基于模糊逻辑理论的控制方法，它通过将输入和输出之间的关系进行模糊化来实现系统的控制。
模糊控制器的设计通常包括模糊化、规则库的建立、推理机制以及解模糊化等步骤。
在模糊控制中，输入和输出以模糊集形式表示，通过一系列的模糊规则进行推理得到控制信号。
模糊规则库中存储了专家知识，根据实际问题的需求可以设计不同的规则。
推理机制使用模糊规则进行推理，最后通过解模糊化将模糊输出转化为具体的控制量。
模糊控制的优点之一是适用于非线性和不确定性系统，它能够通过模糊化处理来处理实际系统中的不确定性和模糊性。
此外，模糊控制能够利用专家经验进行控制器的设计，无需准确的系统数学模型。
然而，模糊控制也存在一些局限性。
首先，模糊控制的规则库和参数通常需要由专家进行手动设计，这对专家的经验和知识有一定的要求。
其次，模糊控制的性能也会受到模糊规则的数量和质量的影响，如果规则库设计不当，控制性能可能无法满足要求。
二、神经网络控制神经网络控制是一种基于人工神经网络的控制方法，它通过将系统模型表示为神经网络结构来实现控制。
神经网络是一种模仿生物神经系统结构和功能的计算模型，具有自适应学习和适应性处理的能力。
在神经网络控制中，神经网络被用作控制器来学习系统的映射关系。
通过输入和输出的样本数据，神经网络根据误差信号不断调整权重和阈值，使得输出逼近于期望输出。
神经网络控制通常包括网络的结构设计、学习算法的选择和参数调整等步骤。
与模糊控制相比，神经网络控制具有更好的自适应性和学习能力。
它能够通过学习过程来建立系统的非线性映射关系，并且对于未知系统具有较好的鲁棒性。
此外，神经网络控制不需要准确的系统模型，对系统的数学模型要求相对较低。
基于人工神经网络下的模糊控制理论
工业技术科技创新导报 Science and Technology Innovation Herald76DOI：10.16660/ki.1674-098Ｘ.2017.30.076基于人工神经网络下的模糊控制理论①张弛（河钢乐亭钢铁有限公司 河北唐山 063600）摘 要:人工神经网络是人工智能的核心思想，模糊控制是实现人工智能的重要手段，二者在现代自动化技术的发展上扮演着不可或缺的角色。
工业自动化控制中的不确定性、非线性，复杂程度高是任何控制方式都要面对的问题。
基于人工神经网络的模糊控制能很好的解决这一难点，具有广阔的应用前景。
随着现代冶金工艺技术的迅速发展，对工艺过程参数的控制精度要求越来越高，生产设备及系统日趋大型化、复杂化。
如何实现智能制造已成为目前工业发展的重要课题。
本文在简单介绍了人工神经网络与模糊控制的历史、发展及基本原理下，重点讲述了结合BP神经网络与PID模糊控制器的自动化控制方案。
关键词：BP神经网络 PID模糊控制 自学习中图分类号：TP273 文献标识码：A 文章编号：1674-098X(2017)10(c)-0076-03①作者简介：张弛(1973—)，男，河北唐山人，硕士，高级工程师，从事控制理论与应用的研究。
人工神经网络的英文全称是A r t i f i c i a l N e u r a l Networks，简称ANN。
人脑的复杂程度是任何自动化系统都不能全面真实地描述出来的。
ANN只是人脑功能基本特征的网络模型，是人脑的模拟与简化[1]。
模糊逻辑控制(Fuzz y Logic Control)简称模糊控制(Fuzz y Control)，是一种电脑数字控制技术，以模糊集合论、模糊语言变量和模糊逻辑理论为基础。
1973年，美国的扎德创立了相关的定理。
1974年，Mamdani将其应用到了工业控制中，获得成功，标志着模糊控制论的诞生[2]。
1 人工神经网络1.1 人工神经网络的组成人工神经网络是由大量神经元组成，神经元是功能简化的处理单元（电子、光学元件等），一个输出值由多个输入值确定。
控制系统中的模糊控制与神经网络控制比较
控制系统中的模糊控制与神经网络控制比较在现代控制系统中，模糊控制和神经网络控制是两种常见的控制方法。
它们都具有一定的优势和特点，但是又各自存在一些局限性。
本文将就这两种控制方法进行比较，旨在帮助读者更好地理解和选择适合自己需求的控制方法。
一、模糊控制模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制方法，它将人的直观经验与控制系统的数学模型相结合，用来应对系统模型不确定或难以建模的情况。
模糊控制系统由模糊化、模糊推理和解模糊化三个主要部分组成。
1、模糊控制的优势（1）适应不确定性：模糊控制可以很好地应对系统参数变化、环境变化等不确定性因素，因为它不需要准确的数学模型。
（2）处理非线性系统：对于非线性系统，模糊控制可以通过模糊化和模糊推理来逼近系统的动态特性，因此具备较好的适应性。
（3）易于理解和调试：模糊规则基于经验知识，形式简单易懂，参数调节相对容易，操作员或工程师可以理解和调试模糊控制系统。
2、模糊控制的局限性（1）计算复杂性：模糊控制系统需要进行模糊化、模糊推理和解模糊化等操作，这些操作可能导致计算量大、实时性差，不适合对响应时间要求较高的控制系统。
（2）难以优化：模糊控制的参数调节通常是基于试错法，缺乏理论指导，难以进行精确优化，因此对于某些需要高精度控制的系统效果并不理想。
二、神经网络控制神经网络控制是一种利用人工神经网络模拟生物神经网络的结构和功能来实现控制的方法。
神经网络控制系统由输入层、隐含层和输出层构成，通过训练神经网络来实现控制效果。
1、神经网络控制的优势（1）适应性强：神经网络具有强大的自适应性能，能够适应未知系统或具有时变性质的系统，从而在控制过程中实现自学习和自适应。
（2）映射能力强：神经网络可以将非线性映射问题转化为线性可分问题进行处理，从而更好地逼近系统的非线性特性。
（3）具备优化能力：可以通过合理的网络结构和训练算法，实现对网络参数的优化，从而提高控制系统的性能。
2、神经网络控制的局限性（1）训练需耗时：神经网络控制需要通过大量的数据训练神经网络，这可能需要耗费较长的时间，并且对数据质量和标定要求较高。
一种基于CMAC神经网络的模糊控制器设计
摘要：对于存在外在的环境干扰和 系统参数 时变的非线性 系统来说 ， 传统 的小脑模型需要重瓤学 习合适的权重 参数 ， 这种学 习式的设计方 法 是 相 当耗 时 的 。 了 改善 这 种 情 况 。 文提 出 了模 糊 控 制 与 小 脑模 型 为 本
结 台 的方 式 ， 够 有效 地 对 未 知 的 非 线 性 模 型 系统 进 行 实 时控 制 。 通 能
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仪器 仪表用 户
ｄ ｉ１ ．９ ９ ｊｉ ｎ １７ — ４ ．０ ０ Ｏ ．０ ｏ：０ ３ ６ ／．ｓ ． ６ １１ １２ １ ． １０ ８ ｓ ０
一
种基 于 Ｃ ＭＡＣ神 经 网络 的模 糊 控 制器 设计
冯 超， 李 兵
（ 河北理 工大 学 计 算机 与控 制学 院 ， 山 ０ ３ ０ ） 唐 ６ ０ ９
中图分类号 ：Ｔ ２ ３ Ｐ ７
文献标识码 ：Ａ
Ｆ ｚ ｙ ｃ ｎ ｒ ｌ ｒ ｄ ｓｇ ａ ｅ １ ａ ＣＭ ＡＣ ｕ ｚ ｏ ｔｏｌ ｅ ｉｎ ｂ ｓ ｄ Ｏ１ ｅ
ｎ ｕｒ ｌｎ ｔ ｒ ｅ ａ ｅ ｗｏ ｋ
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向量 。为 。 ） ＝ （ ， ， ， ） （ … （） ３
ｐ ｕ ｏｎｒ ｅ ｏｓ ｅ ｅｓｔｅ ｄ ａｎａ ｅｓｏ ｈ ｗｏ ｃ ｔｏ ｔ ｏ ｎｄｃ ｔ ｏＵ ｒｐ ｓ ｓｓ ｈ ａ ｖ ｔｇ ｆｔｅ ｔ ｏｎｒ ｌｍｅｈ－ ｏ ｓ Ｔ ｉ ｌｔ ｎ ｒｓｕｔ ｅ ｅａ ｈ ｔＦ ｄ ｈｅｓｍｕａ ｉ ｅ ｌ ｒｖ Ｉ ａ ＣＭＡＣ ｓｃ ｐ ｌ Ｏ ｇ ａｒｎ— ｏ ｓ ｔ ｉ ａ ａｂｅ ｔ ｕ ａ
等。 其次 ， Ｃ 在 ＭＡＣ的分布表达 中 ， 一个值 由散布于许多计算单 元 的活性模 式表 示 ， 每个计算 单元 又涉及许 多不 同值 的表达 ， 因此每个计算 单元都 有一个感 受野 （ ｅｅ ｔ ｅｆ ｌ） 即它表 Ｒ ｃｐｉ ｅｄ ， ｖｉ 达所有值 的集合 ， 这相 当于 每个 计算单 元都 对应 一个 模糊 集 合， 或者说感受野相 当于隶属 函数 。 这正 是它们能 够结合 的一 个 基础 。 从计算 的角 度来看 ， ＭＡ Ｃ Ｃ中输 入 向量到关 联存储 空 间的映射与模糊 算法 中计 算 的匹配 度相对 应 ， 计算 权重 之 且 和得出 Ｃ Ａ Ｍ Ｃ的输 出与模糊算法 中清晰化相对应 。 在传统 Ｃ Ｃ中第 ． 输入 激活 Ｃ个相 连的小区域 ， Ｃ ＭＡ 个 这 个 相连 的小 区域 内容 为 １ 而其 它小 区域 的内容为 ０ 即 ， ，
模糊控制在过程控制中的应用前景如何
模糊控制在过程控制中的应用前景如何在当今的工业自动化领域，过程控制起着至关重要的作用。
它旨在确保生产过程的稳定性、可靠性和高效性，以满足不断增长的质量和产量要求。
而在众多的控制策略中，模糊控制作为一种智能控制方法，正逐渐展现出其独特的优势和广阔的应用前景。
模糊控制的基本原理是基于模糊逻辑和模糊推理。
与传统的精确控制方法不同，模糊控制并不依赖于精确的数学模型，而是通过模拟人类的思维和决策过程，处理具有不确定性和模糊性的信息。
这使得模糊控制在面对复杂、难以建模的过程时具有更强的适应性。
那么，模糊控制在过程控制中具体有哪些应用呢？首先，在温度控制方面，模糊控制表现出色。
例如，在工业熔炉的温度控制中，由于加热过程受到多种因素的影响，如环境温度、物料特性等，建立精确的数学模型往往十分困难。
而模糊控制可以根据经验和实时监测数据，灵活地调整加热功率，实现对温度的精确控制，从而提高产品质量和生产效率。
在化工过程控制中，模糊控制也大有用武之地。
化工生产中的反应过程通常具有非线性、时变性和多变量耦合等特点，传统控制方法难以应对。
而模糊控制可以有效地处理这些复杂特性，实现对反应过程的优化控制，降低能耗，提高产品收率。
此外，在污水处理过程中，模糊控制能够根据水质的变化、流量的波动等因素，自动调整处理设备的运行参数，确保污水处理效果达到排放标准。
那么，模糊控制为何能在这些领域取得良好的效果呢？一方面，它能够处理不精确和不确定的信息。
在实际的过程控制中，很多变量难以精确测量或定义，而模糊控制能够利用模糊语言变量和模糊规则来描述这些不确定的情况，从而做出合理的控制决策。
另一方面，模糊控制具有较强的鲁棒性。
即使系统受到外界干扰或模型发生变化，模糊控制仍然能够保持较好的控制性能，不会因为微小的偏差而导致系统失控。
然而，模糊控制在过程控制中也并非完美无缺。
其主要的局限性在于控制规则的制定往往依赖于专家经验，缺乏系统性和科学性。
此外，模糊控制的计算量较大，在实时性要求较高的场合可能会受到一定的限制。
基于神经网络的无差模糊控制器设计与仿真
Ｐ Ｍ Ｐ Ｂ
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Ｂ Ｐ神 经 网络 模 糊 控 制 规 则 学 习 算 法 ： Ｐ神 经 网 络学 习模 糊 Ｂ 控 制规 则 ， 先将 ６ 首 ４条 模糊 控 制 规则 转 化 为 ６ 个 相 应 的样 本 ， ４ 然 后 用 这 ６ 个 样 本 来训 练 Ｂ ４ Ｐ网络 ，完成 Ｂ Ｐ网络 记 忆 模 糊 控 制 规 则的 过程 。 糊 控 制规 则 转化 为对 应 的 样本 的 方法 ， 有 模糊 控 制 模 设
规 则 ｉＥ Ｐ ｄ ＝ Ｓｔｅ ＝ Ｍ， 它 转化 为 Ｂ ｆ ＝ Ｂ ａ Ｎ ｎＵ Ｐ 将 ｎ Ｃ ｈ Ｐ神经 网络 的 样 本 时 ， 入 向量为 Ｉ ， ， ， ， ， ， ， ， ， ， ， ， ， ， ， Ｉ ， 出 向 输 － ００ ０ ００ ００ ０ ００ ００ １００ Ｔ 输 １ 量为 Ｅ ， ， ， ， ， ， ， Ｉ 。 种 转化 方 法 ， 即取模 糊 控 制 规则 中 ０ １０ ０ ００ ００ Ｔ 这 亦
ｅ的模 糊 化 。
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（） 糊控 制 规则 Ｂ ３模 Ｐ神经 网 络学 习和 推 理算 法 。由控 制器 的 结 构 可 知 ，用 于记 忆 模糊 控 制 规 则 和 执行 模 糊 推 理 的 是 Ｂ Ｐ神 经 网络 １—Ｏ ８的三 层 结 构 ， 以用 来 记忆 表 １ 述 ６ ６８ 一 可 所 ４条模 糊 控 制
基于模糊控制的电梯群控监控系统的设计与仿真
下， 尽 可 能地 满 足 候 梯 时 间短 、 能 耗 底 且 高 效 率 的运 行 就 显 得 尤
ａｎ ｄ ｍ ｕｌ ｔ ｉ ｖ ａ ｒ ｉ ａ ｂｌ ｅ ｆ ｕ ｚ ｚ ｙ ｃ ｏ ｎ ｔ ｒ ｏ ｌ ｌ ｅｒ ｉ ｓ ｄｅ ｓ ｉ ｇｎ ｅｄ， ｈ ａｒ ｄｗａ ｒ ｅ ａｎ ｄ ｓ ｏ ｆ ｔ ｗａｒ ｅ ｃｏ ｎ ｆ ｉ ｇｕｒ ａ ｔ ｉ ｏｎ ｏ ｆ ｍ ｏ ｎｉ ｔ ｏｒ ｉ ｎ ｇ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ， ｐ ｒ ｏ ｇｒ ａ ｍ ｗｒ ｉ ｔ ｉ ｎ ｇ ａ ｎｄ ｍｏ ｎｉ ｔ ｏｒ ｉ ｎ ｇ ｉ ｎ ｔ ｅ ｆａ ｒ ｃｅ ｉ ｓ Ｃｏｍ ｐｌ ｅ ｔ ｅｄ ｗｉ ｔ ｈ ｔ ｈ ｅ ＴＩ Ａ ｉ ｎ ｔ ｈ ｉ ｓ ｐａ ｐｅｒ ．
成 了监 控系统 的软 硬 件 组 态 、 程 序 编 写 和监 控 画 面搭 建 。 实验 测试 表 明 ： 该监 控 系统运 行稳 定 ， 能 实现 故 障检 测 、 报 警 和 异 常 情 况记 录 等功 能 ， 可 实现 电梯 群控 的 实 时监 控 ， 对 实 际工 程 应 用 具 有 一 定 的借 鉴 意 义 。
２ ． １模 糊 控 制算 法原 理 电梯 群 控 涉 及 到 在 变 化 环 境 下 的 资 源 配 置 、实 时在 线 调 度 及优化控制 ， 对其评价有许多指标 ， 由于 这 些 指 标 相 互 之 间存 在 矛盾 ， 要 同 时满 足 很 难 实 现 ， 所 以， 在 满 足不 同 乘 客 需 求 的情 况
关键词 ： 模 糊控 制 ， Ｐ Ｌ Ｃ， 电梯 群 控 ， 监控 ， 故 障检 测
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａｃ ｔ ： Ａｃｃ ｏｒ ｄｉ ｎ ｇ ｔ ｏ ｔ ｈｅ ｐｒ ｏｂｌ ｅｍｓ ｏ ｆ ｔ ｈｅ ｅ ｌ ｅ ｖａ ｔ ｏｒ ｇｒ ｏｕ ｐ ｃ ｏｎ ｔ ｒ ｏ ｌ ｒ ｕ ｎ ｎｉ ｎｇ， ｓ ｕ ｃ ｈ ａ ｓ ｍａｎ ｙ ｋ ｉ ｎ ｄｓ ｏｆ ａ ｂｎｏ ｒ ｍ ａｌ ｃ ｏｎ ｄｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ， ｔ ａｋ ｅ ｓ ａ ｌ ｏｎ ｇ ｔ ｉ ｍｅ ｔ ｏ ａｎ ａｌ ｙ ｚ ｅ ａ ｎｄ ｍｏ ｎｉ ｔ ｏ ｒ ｉ ｎｇ ｄｉ ｆｉ ｃｕ ｌ ｔ ． ｅｌ ｅ ｖａ ｔ ｏｒ ｇｒ ｏ ｕｐ ｃｏ ｎ ｔ ｒ ｏｌ ｍ ｏｎ ｉ ｔ ｏ ｒ ｉ ｎ ｇ ｓ ｙｓ ｔ ｅ ｍ ｉ ｓ ｅｓ ｔ ａｂｌ ｉ ｓ ｈ ｅ ｄ ｗｉ ｔ ｈ ＰＬ Ｃ ｂａ ｓ ｅｄ
基于神经网络的模糊控制算法
基于神经网络的模糊控制算法随着人工智能技术的发展，神经网络在自然语言处理、图像识别、机器翻译等领域扮演着越来越重要的角色。
而在控制系统的设计中，神经网络也有着广泛的应用，其中基于神经网络的模糊控制算法尤为重要。
基于神经网络的模糊控制算法的基本原理模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制策略，其主要优点是可以处理一些难以精确建模的系统，例如非线性、时变的系统。
神经网络作为一种强大的函数逼近工具，可以帮助模糊控制器更好地处理这些系统。
基于神经网络的模糊控制算法包括以下几个方面。
首先，我们需要建立一个模糊控制器。
在传统的模糊控制器中，我们需要设置一组人工设计的模糊规则，这些规则会告诉我们在不同的输入变量下应该采取什么样的控制动作。
在基于神经网络的模糊控制器中，我们用神经网络来拟合这些模糊规则。
这就意味着我们不再需要手工设计规则，而是让神经网络自动学习它们。
这种方法通常比传统的模糊控制器更具有灵活性和适应性。
其次，我们需要想办法合理地融合模糊控制器和神经网络。
一种简单的方法是将神经网络作为模糊控制器的输出调整器。
具体来说，我们首先计算出神经网络的输出，然后将其加权平均，得到最终的控制信号。
这个加权平均的权重可以由模糊控制器的输出决定。
另一种方法是将神经网络嵌入到模糊控制器之中。
具体来说，我们可以将神经网络的隐藏层输出作为模糊控制器的输入，然后将两者的输出进行简单的融合。
这种方法通常需要更多的计算资源，但往往能够获得更好的控制效果。
最后，我们需要使用一些优化算法来训练神经网络。
在模糊控制系统中，最常用的优化算法是基于误差反向传播的神经网络训练算法。
该算法通过计算神经网络在训练数据上的误差和权重梯度，从而更新神经网络的权重参数。
为了使优化结果更加稳健、可靠，我们通常会采用一些技巧，例如批量训练、权重衰减、学习率衰减等。
基于神经网络的模糊控制算法的应用场景基于神经网络的模糊控制算法可以应用于各种各样的控制系统中。
以下是一些典型的应用场景。
基于神经网络的热风炉的模糊控制
模糊控 制器 的设 计 包 括 ： 糊 控 制 器 结 构 的 模
基 金项 目 ： 龙 江 省 教 育 厅支 持 项 目 （ １５ ５７ 黑 １５ １ ３ ）
第 １ 期
王 发 智 等 ． 于 神 经 网络 的热 风 炉 的模 糊 控 制 基
选 择 与参数化 ； 糊 规 则 的选 取 ； 识 库 的建 立 ； 模 知
确 定模 糊化 和解 模 糊 的方 法 ； 糊 推 理算 子 的选 模 择 ； 制性能 的调 整与完 善 。 控
２ 热பைடு நூலகம்炉 燃烧 过程 智能控 制
热 风炉 燃 烧 所 用 的 燃 料 为 焦 炉 煤气 （ Ｏ Ｃ Ｇ）
道呈闭环结 构形式 的 数字 控制 系 统。该 系统 是人
使 控 制朝着 期 望 的 目标 逼 近 ， 因此 智 能 控 制 现 己
成为解 决热 风炉燃 烧 问题 的主要 手段 。智能 控制
工智能算法与 现代先 进 控制理 论 与技 术 相结 合 的
一
种 模糊集成控制 系统 。该系统是 由模糊 控制器 、
１ ４
化
工
自 动 化
及
仪 表
第３ ９卷
基 于神 经 网络 的热风 炉 的模糊 控 制
王发 智。 曹建鹰 牛 润勋 陆仲 达
（ ．齐 齐 哈 尔 大 学 ， １ 黑龙 江 齐 齐 哈 尔 １１０ ２ ６０ ６；．齐 齐 哈 尔 电业 局 ， 龙 江 齐 齐 哈 尔 １ １０ 黑 ６ ０６）
系统 有很 多类 型 ， 各种 类型 可 以相 互结合 ， 成新 形 的控 制方式 。笔 者采用 模糊 控制 与神经 网络 相结
输入／ 出接 口、 输 执行 机构 、 被控对 象和测量 与反馈 装 置组成 ， 其结构框 图如 图 １所示 。
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基于神经网络的模糊控制器设计与应用
近年来，人工智能技术的快速发展，尤其是深度学习技术的兴起，让我们在解
决复杂问题时找到了新的方法和思路。
神经网络作为一种重要的深度学习模型，已经被广泛应用于各个领域。
其中，基于神经网络的模糊控制器在控制领域中也得到了广泛的应用。
模糊控制是一种非精确控制法，其主要思想是利用模糊集合运算来处理模糊信息，从而实现对控制对象的粗略控制。
而基于神经网络的模糊控制则是将神经网络和模糊控制相结合，利用神经网络的自适应性和模糊控制的模糊化处理能力，来提高应对复杂控制系统的能力。
在基于神经网络的模糊控制中，神经网络部分主要负责对输入信号的特征提取
和预测输出的模糊化处理，而模糊控制部分则负责将模糊输出信号转换为确定性控制信号。
神经网络可以通过训练来学习输入与输出之间的复杂映射关系，从而实现对复杂控制系统的自适应控制。
而模糊控制则利用模糊逻辑的方法来处理输入信号，并将输出信号转化为控制信号。
这种结合的方式使得基于神经网络的模糊控制方法具有了更强的鲁棒性和适应性。
在实际应用中，基于神经网络的模糊控制技术已经被广泛应用于各种领域。
例如，在机器人控制领域，基于神经网络的模糊控制技术已经被用于控制移动机器人的运动，实现了对机器人的高效控制。
同时，它还被应用于工业自动化生产线、电力系统、汽车控制系统等领域。
除此之外，基于神经网络的模糊控制技术还可以应用在飞行控制系统中。
飞行
控制系统是一种非常复杂的控制系统，需要对各种信号进行处理和控制，同时还需要考虑到旋翼动力学、空气动力学等因素。
基于神经网络的模糊控制技术可以利用其强大的自适应性，根据输入的实时数据调整控制参数，从而实现对复杂飞行控制系统的高效控制。
总体来说，基于神经网络的模糊控制技术已经成为了现代控制领域的热门技术
之一。
其神经网络部分可以对输入信号进行自适应处理，而模糊控制部分则可以将模糊输出信号转换为确定性控制信号，从而实现对复杂控制系统的高效控制。
未来，这种技术还有很大的发展空间，可以应用于更多的领域，为人们的生产和生活带来更多的便利和效益。