神經(jīng)網(wǎng)絡自組織模糊控制器的設計及應用的綜述報告

神經(jīng)網(wǎng)絡自組織模糊控制器的設計及應用的綜述報告神經(jīng)網(wǎng)絡自組織模糊控制器是一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡和模糊控制理論相結(jié)合的智能控制方法。在工業(yè)控制、機器人控制、智能交通等領域都有廣泛的應用。本文將從設計和應用兩個方面綜述神經(jīng)網(wǎng)絡自組織模糊控制器的研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢。一、神經(jīng)網(wǎng)絡自組織模糊控制器的設計神經(jīng)網(wǎng)絡自組織模糊控制器的設計分為兩個部分，一是神經(jīng)網(wǎng)絡的設計，二是模糊控制器的設計。1.神經(jīng)網(wǎng)絡的設計神經(jīng)網(wǎng)絡是神經(jīng)元組成的網(wǎng)絡，既可以用于分類和預測，也可以作為控制器來實現(xiàn)系統(tǒng)的控制。神經(jīng)網(wǎng)絡自組織模糊控制器將模糊控制的知識和神經(jīng)網(wǎng)絡的學習能力相結(jié)合，使得控制系統(tǒng)具有較好的自適應性和魯棒性。神經(jīng)網(wǎng)絡的設計一般包括以下幾步：(1)網(wǎng)絡拓撲結(jié)構(gòu)的選擇。根據(jù)具體問題選擇神經(jīng)網(wǎng)絡的拓撲結(jié)構(gòu)，一般有前饋網(wǎng)絡和反饋網(wǎng)絡兩種類型。前饋網(wǎng)絡是指神經(jīng)元間的信息流只沿著一條方向傳遞，一般用于解決分類和預測問題；反饋網(wǎng)絡是指神經(jīng)元間的信息流可以沿著多條方向傳遞，一般用于系統(tǒng)的控制。(2)學習算法的選擇。根據(jù)問題的性質(zhì)選擇合適的學習算法，一般有誤差反向傳播算法(BP)、徑向基函數(shù)(RBF)網(wǎng)絡和自組織神經(jīng)網(wǎng)絡等。(3)激活函數(shù)的選擇。激活函數(shù)是神經(jīng)網(wǎng)絡中的一個重要組成部分，一般有Sigmoid函數(shù)、ReLU函數(shù)和Tanh函數(shù)等。2.模糊控制器的設計模糊控制器是一種用模糊集合和模糊邏輯來表達控制規(guī)則的控制器。與傳統(tǒng)的PID控制相比，模糊控制可以更好地處理非線性、模糊和多變量的控制問題。模糊控制器的設計一般包括以下幾步：(1)確定輸入變量和輸出變量。輸入變量通常是系統(tǒng)的狀態(tài)變量，輸出變量是控制信號。(2)模糊化。將輸入變量轉(zhuǎn)換為模糊集合，用隸屬度函數(shù)來描述。(3)模糊推理。將模糊集合之間的關(guān)系通過模糊邏輯運算（如模糊與、模糊或、模糊非等）轉(zhuǎn)換為輸出變量的模糊集合。(4)解模糊化。將輸出變量的模糊集合轉(zhuǎn)換為具體的控制信號。二、神經(jīng)網(wǎng)絡自組織模糊控制器的應用神經(jīng)網(wǎng)絡自組織模糊控制器在實際控制系統(tǒng)中的應用十分廣泛，下面主要介紹一些典型的應用案例。1.工業(yè)控制神經(jīng)網(wǎng)絡自組織模糊控制器可以應用于工業(yè)控制中的溫度、壓力、流量等各種控制問題。如某冶金廠的沙墻高度控制系統(tǒng)，該系統(tǒng)中壓力、流量和沙墻高度為三個輸入變量，控制狀態(tài)為輸出變量。對于該系統(tǒng)，可以采用基于神經(jīng)網(wǎng)絡自組織模糊控制器的控制方案，實現(xiàn)對沙墻高度的自適應控制。2.機器人控制神經(jīng)網(wǎng)絡自組織模糊控制器可以應用于機器人控制中的路徑規(guī)劃、姿態(tài)控制等問題。如對于采用伺服電機控制的機器人，可以將其姿態(tài)控制任務轉(zhuǎn)化為對伺服電機角度的控制任務，再用神經(jīng)網(wǎng)絡自組織模糊控制器來實現(xiàn)角度控制。3.智能交通神經(jīng)網(wǎng)絡自組織模糊控制器可以應用于智能交通中的車流量控制、交通信號燈控制等問題。如對于某路口的交通信號燈控制問題，可以用神經(jīng)網(wǎng)絡自組織模糊控制器來實現(xiàn)紅綠燈切換時間的自適應調(diào)整，以優(yōu)化交通流暢度?？傊?，神經(jīng)網(wǎng)絡自組織模糊控制器是一種高效的