基于神经网络的自适应模糊控制技术研究

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。

基于神经网络的模糊控制系统设计与实现随着科技的不断发展，应用人工智能技术来解决问题已经成为趋势。

其中，神经网络和模糊控制系统是两个比较常用的技术，二者结合起来也是很有前途的。

一、神经网络神经网络是模拟人类神经系统的一种计算模型。

它由许多简单的神经元组成，这些神经元之间通过连接进行信息传递，从而实现了模式识别、分类、回归等功能。

通俗地说，就是让计算机模拟人脑的思维方式。

神经网络有很多种结构和算法，其中比较常用的是多层感知机（Multi-layer Perceptron，MLP）。

MLP是一种前向反馈神经网络，由输入层、隐藏层和输出层组成，如图1所示。

图1 MLP网络结构示意图其中，输入层和输出层很好理解，而隐藏层则是用来处理输入与输出之间的关系，其中每个神经元计算的结果会被传递给下一层。

MLP是一种有监督学习算法，即需要给定训练集和对应的目标输出，通过反向传播算法来训练神经网络，不断调整权重和偏置，从而减小预测输出与真实输出之间的误差。

在训练完成以后，神经网络可以用来进行预测，从而实现分类、预测等任务。

二、模糊控制系统模糊控制系统是一种基于模糊数学理论的控制系统。

不同于传统控制系统中的明确的控制规则和精确的数学模型，模糊控制系统通过模糊集合、模糊逻辑来处理模糊信息，从而实现控制目标。

通俗地说，就是将现实世界中的模糊概念映射到数学空间中，通过对模糊概念的描述和处理来实现控制。

例如，温度控制系统可以被描述为“当室内温度较低时，加热器应该加热；当室内温度较高时，加热器应该停止加热”这样一个模糊规则库，从而实现对室内温度的控制。

模糊控制系统有很多算法和方法，其中最常用的是基于 Mamdani 模型的模糊控制系统。

Mamdani 模型将输入变量和输出变量用模糊集合来描述，通过一系列的 IF-THEN 规则来实现模糊控制，具体结构如图2所示。

图2 Mamdani 模糊控制系统结构示意图其中，输入变量被映射到它们各自的模糊集合上，每个输入变量都有自己的隶属函数来描述模糊集合的特征。

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。

基于模糊神经网络的温度控制系统设计随着温度控制技术的发展，温度控制系统的精确性和可靠性已经被广泛应用于各个行业，从汽车制造业到化学工艺，从冶金到电子工程，温度控制系统已经成为维护各类工艺技术的基础设施。

由于这种应用的重要性，对温度控制系统进行研究和改进一直都是众多研究者感兴趣的领域，模糊神经网络（FNN）为改进温度控制系统提供了新的思路。

一、温度控制的基本原理温度控制是一种控制现象，涉及被控对象的温度反馈系统，这是一个“输入-输出”模型，它指的是系统的输入和输出的关系，在工业中应用温度控制，该模型由输入和输出环节组成。

输入部分称为控制律，它是一种控制量，用来确定控制系统输出的变化；而输出则为实际控制值，它指示被控对象的状态，如温度和压力。

二、模糊神经网络在温度控制系统中的应用模糊神经网络（FNN）是一种模糊控制理论中的神经网络结构，它通过模糊推理算法来解决模糊逻辑问题，具有自适应性和决策性，多次引用系统的非线性性质，能够对被控对象的各种状态进行有效控制，因此，模糊神经网络在温度控制系统中被广泛应用。

模糊控制器采用模糊规则定义规则，并且可以根据系统状态更新规则，使用自适应技术来跟踪变化的状态，而模糊神经网络则利用神经网络的技术，对模糊控制器的表现进行评价，使其具有自适应性和可调节性，从而提高温度控制的精度和准确性。

三、基于模糊神经网络的温度控制系统设计基于模糊神经网络的温度控制系统主要分为数据处理部分、模糊决策部分和控制决策部分。

首先，采用控制对象的反馈信号作为输入，输入到温度控制系统中，然后进行数据处理，将实时温度信号转换为规定的模糊变量，再利用模糊推理算法，根据模糊变量决定出控制变量，最后进行参数估计和控制决策，从而实现对控制对象的温度控制。

四、基于模糊神经网络的温度控制优势（1）模糊神经网络的自适应性强，采用模糊规则建立模糊控制器，可以根据实际系统状态自动调整控制量，使之自动适应环境的变化，从而实现控制的准确性和精确性；（2）模糊神经网络在模糊控制器的基础上，引入神经网络技术，使其具有仿生学上一种行为，具有可调节性和反馈性，能够对不确定的控制对象有效控制，提高温度控制的精度和准确性；（3）模糊神经网络的实现比较简单，因为采用的是模板匹配算法，不需要考虑系统的模型参数，只需要调整模板变量即可，使温度控制系统设计变得非常容易和快捷。

机电传动控制系统中的模糊控制算法优化研究随着现代科技的不断发展，机电传动控制系统在工业生产和自动化领域中的应用越来越广泛。

而在机电传动控制系统中，控制算法的优化是提高系统性能和稳定性的关键因素之一。

本文将围绕机电传动控制系统中的模糊控制算法进行优化研究，旨在提出可行的优化方法和算法，提高机电传动控制系统的性能。

一、模糊控制算法的基本原理模糊控制算法是一种应用于非线性系统的控制方法，在机电传动控制系统中具有广泛的应用。

其基本理念是通过模糊逻辑推理来实现对系统的控制。

模糊控制算法利用模糊集合理论的思想，将输入和输出之间的模糊关系进行建模和描述，然后根据模糊规则进行推理，得到控制指令。

二、模糊控制算法的优化需要尽管模糊控制算法在机电传动控制系统中表现出优秀的性能，但仍然存在一些问题需要解决。

首先，由于模糊控制算法的设计具有一定的主观性，人工经验往往在其中起到决定性作用，导致算法的稳定性和可靠性难以保证。

其次，传统的模糊控制算法往往存在计算复杂度高和运算速度慢的问题，不能适应实时控制的需求。

因此，优化模糊控制算法的研究势在必行。

三、基于遗传算法的模糊控制算法优化遗传算法是一种模拟自然界生物进化过程的优化算法，在解决复杂优化问题上具有优越性。

基于遗传算法的模糊控制算法优化正是将遗传算法与模糊控制相结合，通过优化模糊控制算法的参数和规则，提高系统的控制性能。

在基于遗传算法的模糊控制算法优化中，首先需要将模糊控制的参数和规则进行编码，然后通过遗传算法进行种群的初始化和进化操作。

在种群进化的过程中，通过交叉、变异等操作，不断地优化模糊控制算法的参数和规则。

最后，根据遗传算法进化得到的最优解，重新设计和优化模糊控制算法。

四、基于模糊神经网络的模糊控制算法优化模糊神经网络结合了模糊逻辑和神经网络的优点，可以更好地解决非线性系统的控制问题。

基于模糊神经网络的模糊控制算法优化是将模糊神经网络应用于模糊控制的算法优化过程中，通过神经网络的学习能力和自适应性，提高模糊控制系统的性能。

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。

基于神经网络的机电传动系统参数辨识与自适应控制研究机电传动系统是现代工程中重要的组成部分，其参数的辨识与自适应控制在系统优化与控制策略设计中具有重要意义。

本研究基于神经网络的方法，旨在对机电传动系统的参数进行辨识，并应用自适应控制策略实现系统性能的优化。

一、神经网络在机电传动系统参数辨识中的应用神经网络具有非线性映射和逼近能力强的特点，能够有效地对复杂系统进行建模和辨识。

在机电传动系统参数辨识中，神经网络可以用于识别系统的传递函数、时滞、非线性参数等。

1.1 神经网络的结构与训练神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成，通过调整连接权值和偏置来拟合系统的输入输出关系。

传统的训练方法包括误差反向传播算法和逐步逼近算法。

而近年来，基于深度学习的方法，如卷积神经网络和循环神经网络，在参数辨识任务中也取得了较好的效果。

1.2 参数辨识算法常用的参数辨识算法包括最小二乘法、极大似然估计法和粒子群优化算法等。

这些算法可以用于确定神经网络的连接权值和偏置，从而实现对机电传动系统参数的准确辨识。

二、基于神经网络的机电传动系统自适应控制研究机电传动系统自适应控制是指根据实时反馈信息，自动地调整控制策略以实现对系统性能的优化。

神经网络的非线性映射能力使其成为机电传动系统自适应控制的理想工具。

2.1 神经网络控制器设计基于神经网络的自适应控制器可以根据实时反馈信号对系统进行辨识和建模，从而实现对控制策略的自适应调整。

控制器的设计主要包括神经网络结构的选择、损失函数的定义以及参数更新策略的确定。

2.2 自适应控制策略自适应控制策略包括模型参考自适应控制、输出反馈自适应控制和直接自适应控制等。

这些策略可根据实际情况和系统需求进行选择，通过调整神经网络控制器的参数，实现对机电传动系统的自适应调节。

三、机电传动系统参数辨识与自适应控制应用实例为验证基于神经网络的机电传动系统参数辨识与自适应控制方法的有效性，我们给出一个应用实例。

基于人工智能的自适应控制技术研究随着人工智能技术的发展，自适应控制技术也被广泛应用。

它不仅可以提高系统的自适应能力，还能提高系统的稳定性和鲁棒性。

本文主要介绍基于人工智能的自适应控制技术研究。

一、人工智能的自适应控制技术自适应控制技术是一种基于系统模型的控制方法。

它通过对系统参数、环境变量和外界干扰等进行反馈调整，以使系统具有自适应能力。

人工智能的自适应控制技术是在传统自适应控制技术的基础上，引入了人工智能算法，如神经网络、模糊控制等，以提高系统的自适应性能。

神经网络是一种模拟人脑神经元的计算模型，可以用于分类、识别和预测等任务。

在自适应控制中，神经网络被用于建立系统的模型或辨识系统的未知参数，以增强系统的自适应能力。

模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制方法，它可以对复杂、不确定和模糊的系统进行控制。

在自适应控制中，模糊控制可以将模糊的输入变量转化为精确的输出控制信号，以实现自适应控制的稳定性和精度。

二、基于人工智能的自适应控制技术的应用基于人工智能的自适应控制技术已经在许多领域得到了广泛的应用。

在工业生产领域，它可以用于自适应控制系统的设计和优化，以提高生产效率、质量和安全性。

在军事装备领域，它可以用于无人机、智能制导系统、及卫星等系统的控制。

在环境监测和控制领域，基于人工智能的自适应控制技术可以应用于空气污染、水质监测和噪声控制等方面。

通过对环境变量的实时监测和反馈控制，可以实现对环境污染的快速响应和控制。

在医疗领域，基于人工智能的自适应控制技术可以应用于医疗诊断和治疗系统的控制。

例如，神经网络可以用于医学图像识别和病理分析，以辅助医生进行诊断和治疗。

三、基于人工智能的自适应控制技术的挑战与展望尽管基于人工智能的自适应控制技术在许多领域得到了广泛的应用，但也面临着诸多挑战。

其中，最大的挑战之一是算法的不确定性和智能化程度。

当前大多数的人工智能算法还未达到完全智能化的状态，需要通过人工干预和优化，才能达到理想的控制效果。