智能控制导论报告BP神经网络模糊控制
神经网络与模糊控制的结合应用
神经网络与模糊控制的结合应用I. 引言神经网络和模糊控制都是近年来广泛应用于自动控制领域的两种重要技术。
神经网络以其较好的学习能力和预测能力，受到了广泛的关注。
而模糊控制以其强大的非线性建模和很好的抗干扰能力而备受推崇。
为了克服单一控制技术的局限性，研究者开始尝试将神经网络和模糊控制进行结合应用。
II. 神经网络和模糊控制的概述1. 神经网络神经网络是一种学习型系统，其结构可以类比为人类大脑的神经元网络。
神经网络通过学习数据集中的模式，能够从中学习出输入输出之间的映射关系。
神经网络的优点在于其能够进行非线性建模、通用近似和容错性能强等特点。
2. 模糊控制模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制方法。
其将模糊逻辑应用于实际系统的控制过程中，达到了比传统控制方法更好的抗干扰能力和系统的非线性动态性能。
III. 神经网络模糊控制器设计及应用1. 神经网络模糊控制结合的优点神经网络模糊控制相较于传统的控制方法，具有较强的非线性建模和很好的抗干扰能力，能够捕捉到很好的系统动态，从而实现控制的效果。
2. 神经网络模糊控制器的建立神经网络模糊控制系统可以分为两个部分，分别是模糊控制器和神经网络控制器。
其中模糊控制器负责实现对系统模糊建模，而神经网络控制器则用于学习模糊控制器的输入输出映射关系。
图1：神经网络模糊控制器的框图3. 神经网络模糊控制器在机器人路径规划中的应用机器人路径规划是一个非常复杂的问题，需要考虑到环境的不确定性以及机器人动力学特性。
神经网络模糊控制器通过学习路径规划时的输入输出映射关系，能够提高路径规划的准确性和鲁棒性。
4. 神经网络模糊控制器在工业过程控制中的应用在工业过程控制中，神经网络模糊控制器可以通过学习过程时的输入输出映射关系，实现对工业过程的自适应控制。
其优点在于能够实现强大的建模能力和很好的自适应性，从而提升了工业过程的控制性能。
IV. 总结神经网络和模糊控制都是近年来比较热门的技术，两者在控制领域的应用也在不断发展。
智能控制课设-BP神经网络的简要介绍
智能控制论文BP神经网络的简要介绍学院：电气工程学院专业班级：xxx姓名： xxx 学号：xxxBP神经网络的简要介绍BP（Back Propagation）神经网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。
BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。
它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。
BP 神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hidden layer)和输出层(output layer)。
人工神经网络就是模拟人思维的第二种方式。
这是一个非线性动力学系统，其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。
虽然单个神经元的结构极其简单，功能有限，但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为却是极其丰富多彩的。
人工神经网络首先要以一定的学习准则进行学习，然后才能工作。
现以人工神经网络对手写“A”、“B”两个字母的识别为例进行说明，规定当“A”输入网络时，应该输出“1”，而当输入为“B”时，输出为“0”。
所以网络学习的准则应该是：如果网络作出错误的的判决，则通过网络的学习，应使得网络减少下次犯同样错误的可能性。
首先，给网络的各连接权值赋予(0，1)区间内的随机值，将“A”所对应的图象模式输入给网络，网络将输入模式加权求和、与门限比较、再进行非线性运算，得到网络的输出。
在此情况下，网络输出为“1”和“0”的概率各为50%，也就是说是完全随机的。
这时如果输出为“1”(结果正确)，则使连接权值增大，以便使网络再次遇到“A”模式输入时，仍然能作出正确的判断。
如果输出为“0”(即结果错误)，则把网络连接权值朝着减小综合输入加权值的方向调整，其目的在于使网络下次再遇到“A”模式输入时，减小犯同样错误的可能性。
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。
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。
自动化系统的模糊控制与神经网络控制
自动化系统的模糊控制与神经网络控制自动化系统的控制方法多种多样，其中模糊控制和神经网络控制是两种常见而有效的控制方法。
本文将就自动化系统的模糊控制与神经网络控制进行详细的介绍和对比。
一、模糊控制模糊控制是指在系统的控制过程中，根据模糊集合和模糊规则进行推理，以实现对系统的控制。
模糊控制通过模糊集合来描述控制对象的特征，通过模糊规则来描述控制的策略。
模糊控制的主要优点是对系统模型要求不高，适用于复杂的非线性系统。
模糊控制的缺点是控制效果不稳定，对系统的响应较慢。
二、神经网络控制神经网络控制是指利用人工神经网络对系统进行建模，并通过神经网络进行系统控制。
神经网络控制通过训练神经网络来获得系统的映射关系，并通过不断的优化训练来提高控制效果。
神经网络控制的主要优点是适应性强，可以对复杂的非线性系统进行较好的控制。
神经网络控制的缺点是需要大量的训练数据和计算资源。
三、模糊控制与神经网络控制的对比1. 建模方法模糊控制使用模糊集合和模糊规则进行建模，而神经网络控制使用人工神经网络进行建模。
模糊控制的建模过程相对简单，只需通过专家知识确定模糊集合和规则即可。
而神经网络控制的建模过程相对复杂，需要通过大量的训练数据进行神经网络的训练和优化。
2. 控制效果模糊控制对系统的控制效果常常较差，对于复杂的非线性系统，模糊控制的精度和稳定性均较低。
而神经网络控制对系统的控制效果较好，可以对复杂的非线性系统进行较精确的控制。
神经网络控制可以通过不断的训练和优化提高控制效果，并适应系统动态变化。
3. 训练需求模糊控制的训练过程相对简单，只需确定模糊集合和规则即可。
而神经网络控制的训练过程相对复杂，通常需要大量的训练数据和计算资源。
神经网络控制的训练需要通过反向传播算法等方法来不断优化网络参数，提高控制效果。
4. 适用范围模糊控制适用于复杂的非线性系统，特别是对于模糊规则较为明确的系统。
神经网络控制适用于复杂的非线性系统，并且对于系统的模糊规则不敏感，对于模糊性较强的系统具有更好的控制效果。
智能控制实验--专家控制、模糊控制、BP神经网络控制
智能控制实验专家控制、模糊控制、BP神经网络控制实验目的：1、通过实验进一步了解MATLAB软件的编程环境，学习编程技巧。
2、学习搜索相关论文，提高分析论文，找寻切入点的能力。
3、学习并掌握与计算机控制系统相关的控制算法。
实验内容：1、专家PID控制系统Matlab仿真2、模糊PID控制系统Matlab仿真3、神经网络PID控制系统MATLAB仿真前言PID控制是最早发展起来的控制策略之一，在经典控制论证扮演重要角色，尽管当下各种智能控制层出不穷，由于其算法简单、鲁棒性好和可靠性高，被广泛应用于工业控制过程，尤其适用于可建立精确数学模型的确定性控制系统。
而实际工业生产过程中往往具有非线性，时变不确定性，因而难以建立精确的数学模型，应用常规PID控制器不能达到到理想的控制效果，在实际生产过程中，由于受到参数整定方法繁杂的困扰，常规PID控制器参数往往整定不良，性能欠佳，对运行工况的适应性很差。
因此常规PID控制的应用受到很大的限制和挑战。
人们对PID应用的同时，也对其进行各种改进，主要体现在两个方面：一是对常规PID本身结构的改进，即变结构PID控制。
另一方面，与模糊控制、神经网络控制和专家控制相结合，扬长避短，发挥各自的优势，形成所谓智能PID控制。
使其具有不依赖系统精确数学模型的特点，对系统参数变化具有较好的鲁棒性。
主要算法有:基于规则的智能PID 自学习控制算法、加辨识信号的智能自整定PID 控制算法、专家式智能自整定PID 控制算法、模糊PID 控制算法、基于神经网络的PID 控制算法、自适应PID 预测智能控制算法和单神经元自适应PID 智能控制等多种控制算法。
结合具体实例，借助MATLAB 软件将专家PID 、模糊PID 以及神经网络PID 的设计程序M 文件自定义为一个函数，然后设计一个GUI 图形用户界面分别调用各自函数便于对比比较，易于操作。
观察各自控制效果，并作分析。
假设一个速度控制器的传递函数为：32523500()87.3510470G s s s s =++输入信号为阶跃信号，取采样时间为1ms ，分别采用专家PID 、模糊PID 、神经网络PID 算法绘制阶跃响应曲线以及误差响应曲线。
智能控制BP神经网络实验报告
神经网络实验报告一、实验目的通过在matlab 下面编程实现bp 网络逼近标准正弦函数，来加深对BP 网络的了解和认识，理解信号的正向传播和误差的反向传递过程。
二、实验原理由于传统的感知器和线性神经网络有自身无法克服的缺陷，它们都不能解决线性不可分问题，因此在实际应用过程中受到了限制。
而BP 网络却拥有良好的繁泛化能力、容错能力以及非线性映射能力。
因此成为应用最为广泛的一种神经网络。
BP 算法的基本思想是把学习过程分为两个阶段：第一阶段是信号的正向传播过程；输入信息通过输入层、隐层逐层处理并计算每个单元的实际输出值；第二阶段是误差的反向传递过程；若在输入层未能得到期望的输出值，则逐层递归的计算实际输出和期望输出的差值（即误差），以便根据此差值调节权值。
这种过程不断迭代，最后使得信号误差达到允许或规定的范围之内。
基于BP 算法的多层前馈型网络模型的拓扑结构如上图所示。
BP 算法的数学描述：三层BP 前馈网络的数学模型如上图所示。
三层前馈网中，输入向量为：Tn i x x x x X),...,,...,,(21=；隐层输入向量为：Tm j y y y y Y),...,...,,(21=；输出层输出向量为：Tl k o o o o O),...,...,,(21=；期望输出向量为：Tl k d d d d d),...,...,(21=。
输入层到隐层之间的权值矩阵用V 表示，Ym j v v v v V),...,...,(21=，其中列向量j v 为隐层第j 个神经元对应的权向量；隐层到输出层之间的权值矩阵用W 表示，),...,...,(21l k w w w w W =，其中列向量k w 为输出层第k 个神经元对应的权向量。
下面分析各层信号之间的数学关系。
对于输出层，有∑====mj x v net mj netf yi ij jjj,...,2,1,,...,2,1),(对于隐层，有∑=====mj i jkkkk lk y wnetl k netf O 0,...,2,1,,...,2,1),(以上两式中，转移函数f(x)均为单极性Sigmoid 函数：xex f -+=11)(f(x)具有连续、可导的特点，且有)](1)[()('x f x f x f -=以上共同构成了三层前馈网了的数学模型。
模糊智能控制报告
模糊控制，神经控制和智能控制论》报告报告题目：基于模糊推理的智能控制系统的现状和展望专业：应用数学学号：11404022 姓名：周坤任课老师：黄天民基于模糊推理的智能控制系统的现状和展望摘要：通过对模糊推理的智能控制系统的简单概述，揭示了模糊控制系统的研究现状和未来展望。
从不同角度概括了模糊控制系统的优点；通过对模糊控制应用研究现状的分析，表明模糊控制系统已经广泛应用于实际中；介绍了模糊控制的最新研究领域以及未来研究的方向。
关键词：模糊控制；控制器；数学模型1.模糊控制的优点模糊控制之所以能获得巨大的成功，其主要原因在于它具有如下一些突出优点:（1）模糊控制是一种基于规则的控制。
它直接采用语言型控制规则，出发点是现场操作人员的控制经验或相关专家的知识在设计中不需要建立被控对象的精确数学模型，因而使得控制机理和策略易于接受与理解，设计简单，便于应用。
（2）由工业过程的定性认识出发，比较容易建立语言控制规则，因而模糊控制对那些数学模型难以获取、动态特性不易掌握或变化非常显著的对象非常适用，已越来越多地、成功地应用于实际中。
（3）基于模型的控制算法及系统设计方法，由于出发点和性能指标的不同，容易导致较大差异；但一个系统的语言控制规则却具有相对的独立性，利用这些控制规律间的模糊连接，容易找到折中的选择，使控制效果优于常规控制器。
（4）模糊控制算法是基于启发性的知识及语言决策规则设计的，这有利于模拟人工控制的过程和方法，增强控制系统的适应能力，使之具有一定的智能水平。
（5）模糊控制系统的鲁棒性强，干扰和参数变化对控制效果的影响被大大减弱，尤其适合于非线性、时变及纯滞后系统的控制。
2.模糊控制系统的应用研究现状模糊控制具有良好控制效果的关键是要有一个完善的控制规则。
但由于模糊规则是人们对过程或对象模糊信息的归纳，对高阶、非线性、大时滞、时变参数以及随机干扰严重的复杂控制过程，人们的认识往往比较贫乏或难以总结完整的经验，这就使得单纯的模糊控制在某些情况下很粗糙，难以适应不同的运行状态，影响了控制效果。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
智能控制导论实验报告2012-01-09姓名：_______________ 常青_________学号：0815321002班级：____________ 08自动化指导老师：___________ 方慧娟________实验一：模糊控制器设计与实现一、实验目的1. 模糊控制的特征、结构以及学习算法2. 通过实验掌握模糊自整定PID 的工作原理二、实验内容已知系统的传递函数为：1/(10s+1)*e(-0.5s) 。
假设系统给定为阶跃值r=30 ，系统初始值r0=0. 试分别设计(1) 常规的PID 控制器；(2) 常规的模糊控制器；(3) 比较两种控制器的效果；(4) 当通过改变模糊控制器的比例因子时，系统响应有什么变化？三、实验设备Matlab 7.0 软件/SIMULINK四、实验原理1.模糊控制模糊逻辑控制又称模糊控制，是以模糊集合论，模糊语言变量和模糊逻辑推理为基础的一类计算机控制策略，模糊控制是一种非线性控制。
图1-1 是模糊控制系统基本结构，由图可知模糊控制器由模糊化，知识库，模糊推理和清晰化(或去模糊化)四个功能模块组成。
控制的。
其传递函数的形式是: G(s) k p(1T I S T D S），PID控制原理针对模糊控制器每个输入，输出，各自定义一个语言变量。
因为对控制输出的判断，往往不仅根据误差的变化，而且还根据误差的变化率来进行综合评判。
所以在模糊控制器的设计中，通常取系统的误差值e和误差变化率ec为模糊控制器的两个输入，则在e的论域上定义语言变量“误差E ” ，在ec的论域上定义语言变量“误差变化EC ” ；在控制量u的论域上定义语言变量“控制量U”。
通过检测获取被控制量的精确值，然后将此量与给定值比较得到误差信号e，对误差取微分得到误差变化率ec,再经过模糊化处理把分明集输入量转换为模糊集输入量，模糊输入变量根据预先设定的模糊规则，通过模糊逻辑推理获得模糊控制输出量，该模糊输出变量再经过去模糊化处理转换为分明集控制输出量。
2.PID控制在模拟控制系统中，控制器最常用的控制规律是PID控制。
PID 控制器是一种线性控制器。
它根据给定值与实际输出值之间的偏差来框图如图1-2所示。
式中k p——比例系数；T I——积分时间常数；T D——微分时间常数。
图1-2 PID控制系统原理框图PID控制器各环节的作用如下：（1）、比例环节：成比例地反映控制系统的偏差信号，偏差一旦产生，控制器立即产生控制作用，以减小偏差。
增大比例系数一般将加快系统的响应，在有静差的情况下有利于减小静差，但是过大的比例系数会使系统有比较大的超调，并产生振荡，使稳定性变坏。
（2 ）、积分环节：主要消除静差，提高系统的无差度。
积分作用的强弱取决于积分时间常数T I , T I越大，积分作用越弱，反之越强。
增大积分时间有利于减小超调，减小振荡，使系统的稳定性增加，但是系统静差消除时间变长。
（3、、微分环节：反映偏差信号的变化趋势（变化速率），并能在偏差信号变得太大之前在系统中引入一个有效的早期修正信号，从而加快系统的动作速度，减少调节时间。
增大微分时间D有利于加快系统的响应速度，使系统超调量减小，稳定性增加，但系统对扰动的抑制能力减弱。
五、实验步骤1、基于simulink 的PID控制器的仿真及其调试:G4调节后的Kp , Ki , Kd分别为：10 , 1 , 0.05示波器观察到的波形为：2、基于simulink的模糊控制器的仿真及其调试：（1）启动matlab后，在主窗口中键入fuzzy回车，屏幕上就会显现出如下图所示的“FIS Editor ”界面，即模糊推理系统编辑器回 1ZEE oS31B1NB&jJtrimfSrslcm "malTul2 irvuls, 1 out 口ut d and 49 riJcsfile Edit View(2)双击输入量或输出量模框中的任何一个， 都会弹出隶属函数编辑器，简称MF 编辑器2] FTS Editor: rnohuilFlr£ N^me: mohul FIS Type: mannd^iniAnd methodOr rftethfcodlini^lication AqqrccKrti^nDefuzzi fiMrtionmohul CmaiTMj^in OCurrent Vorwabteminmax centroidMarneTypeimpLR QHCIOFIS VariablesCurrent VariableCurrent Merriber-shp Funrrtiein (click an MF tc sel&rt)MarnelyipeinmirtPai aina[(-S -6 -4|R^ngs 尿My 丽的资ChjseReadv0-input Vari able "E"Membtrihip function ptots P |c *pcirts ;FVlenribtr^Kip Function Edlit?r; [rncHu 1File Edit Vi ew E U（3）在FIS Editor 界面顺序单击菜单Editor — Rules 出现模糊规则编辑器Rule Editor: mphu 1File Edit View Options.lr fE 悔 MBQ Ehd (EC ts ZB) then PSJ (0 2. IT (& is INM j and (EC is Nb j then iu is FSj (I j3. If (E is NS) ^nd(ECrs NB) then (U is PS) (1)4. If (E is 0) and (EC is NB1 then (U is PS) (1)5. If tE PS^ and tEC its MBl then CU is PM) f11 B. If (E is-PM) and (EC is MB) then (U is ： PB) (I)7. If (E Is PBJ and (EC 眩 MBJ then (U n$ PB) (i ) 8. If (E ie MB) and (EC io NM)tben (U Ic NS) (1)9. If (E is NM) and 〔EC is NM) tkw 件(□ io PS) (1) no. IT 氓匡 N3)and (EC 憶 INM )iheri (U 醺 F *S )(1) 11. IT CE its Oji and (EC is rMMjiheni QU is PSJ (T )ThenU IW本次设计采用双输入（偏差E 和偏差变化量EC ）单输出（U ）模糊控 制器，E 的论域是［-6,6］，EC 的论域是［-6,6］，U 的论域是［-6,6］。
它 们的状态分别是负大（NB ）、负中（NM ）、负小（NS ）、零（ZO ）、 正小（PS ）、正中（PM ）、正大（PB ）。
语言值的隶属函数选择三角 形的隶属度函数。
推理规则选用Mamda ni 控制规则。
该控制器的控制规则表如图所示:If L isandEC isNDNMPWI0 NS PSP PMnot_ Ccnriecticin _r ar炸andnotrtS Ntiirit. rriuhu IDelete rule Add njle Ch^nae njieHelpClose厂rotncme-VL/Pinhi-Simuli nk 仿真图如下:在调试过程中发现加入积分调节器有助于消除静差，通过试凑法得出量化因子，比例因子以及积分常数。
Ke, Kec, Ku，Ki分别是：3，2.5 ，3.5 ，0.27六、结果分析通过比较PID 控制器和模糊控制器，由实验得到的波形图可以看出两个系统观察到的波形并没有太大的区别。
相对而言，对于给出精确数学模型的控制对象，PID 控制器显得更具有优势，原因如下：（1）、PID 控制器相对比较简单，而模糊控制器设计较为复杂，不仅要设计变量还要设计模糊规则；（2）、PID 控制器调节三个参数可以达到满意的效果，对于给出给出精确数学模型的控制对象，模糊控制器并没有展现出太大的优势，调节参数的难度并不亚于PID 控制器。
在实验中增大模糊控制器的比例因子Ku 会加快系统的响应速度，但Ku 过大将会导致系统输出上升速率过快，从而使系统产生较大的超调量乃至发生振荡；Ku 过小，系统输出上升速率变小，将导致系统稳态精度变差。
实验二：神经网络字符识别一、实验目的1. 熟悉神经网络的特征、结构以及学习算法2. 了解神经网络的结构对控制效果的影响3. 掌握用MATLAB实现神经网络控制系统仿真的方法。
二、实验内容编写一个利用前向传播神经网络进行字符识别的程序，设神经网络为具有一个隐含的BP网络，需识别的字符有三个A、丨和O,其输入为4*4个像素的扫描输入；目标输出分别是A=(1 , -1 , -1),l=(-1,1,1),0=(-1 , -1,1).网络为16个输入点、3个输出点、9个隐含层节点。
利用所编程序完成训练后，在输入样本X=( 1,1,1,1,1,-1,-1,1,1,1,1,1,1,1,-1,1 )时, 求网络输出值。
三、实验设备Matlab 7.0/SIMULINK四、实验原理人工神经网络ANN(Artificial Neural Network) 系统由于具有信息的分布存储、并行处理以及自学习能力等优点，已经在信息处理、模式识别、智能控制及系统建模等领域得到越来越广泛的应用。
尤其是基于误差反向传播(Back Propagation)算法的多层前馈网络(Muhiple-LayerFeedforward Network) ，即BP 网络，可以以任意精度逼近任意连续函数，所以广泛地应用于非线性建模、函数逼近和模式分类等方面。
1. B P网络算法实现BP算法属于算法，是一种监督式的学习算法。
其主要思想是：对于M个输人学习样本，已知与其对应的输出样本。
学习的目的是用网络的实际输出与目标矢量之间的误差来修改其权值，使实际与期望尽可能地接近，即使网络输出层的误差平方和达到最小，他是通过连续不断地在相对于误差函数斜率下降的方向上计算网络权值和偏差的变化而逐渐逼近目标的。
每一次权值和偏差的变化都与网络误差的影响成正比，并以反向传播的方式传递到每一层。
2. BP 网络的设计在MATLAB神经网络工具箱中.有很方便的构建神经网络的函数。
对于BP网络的实现.其提供了四个基本函数：newff , in it . train 和sim .它们分别对应四个基本步骤.即新建、初始化、训练和仿真(1) 初始化前向网络初始化是对连接权值和阈值进行初始化。