10.11857/j.issn.1674-5124.2020120080
基于Sugeno型模糊神经网络的双模控制器设计
针对如何实现一个控制器控制两种不同参数的被控对象,提出基于一阶Sugeno型模糊神经网络训练的双模控制器方法.采取一个网络训练两种被控对象模型,将训练好的网络作为控制器,使其在控制双模型时,具有良好的控制性能.Matlab仿真结果表明一阶Sugeno型模糊神经网络训练的双模控制器,在控制两种被控模型时,都具有最低的超调量和最短的调节时间,稳定性最强,综合性能指标最好,能实现双模自适应,满足控制要求.
一阶Sugeno型;模糊神经网络;双模控制器;Matlab
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TP273(自动化技术及设备)
四川省教育厅高校创新团队项目15TD0022
2021-11-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共8页
129-136
