基于递归神经网络的模糊控制算法研究.pdf

【基于递归神经网络的模糊控制算法研究】 递归神经网络（Recurrent Neural Networks, RNN）是一种特殊类型的神经网络，具有内部的反馈机制，能够处理序列数据，如时间序列或文本序列。RNN在网络结构中引入了循环，使得信息可以在时间步之间流动，从而在处理动态系统和依赖上下文的任务时表现出优越性。在模糊控制领域，RNN可以用来建模和控制具有复杂动态特性的系统。 模糊控制是基于模糊逻辑理论的一种控制策略，它模仿人类的决策过程，尤其是处理不确定性和模糊信息的能力。通过将模糊逻辑规则与RNN结合，可以创建一种更强大的智能控制算法，这种算法能够学习和适应系统的动态行为，同时利用模糊逻辑的经验知识。 T-S模糊控制系统是一种将非线性系统分解为多个线性子系统的模型。通过IF-THEN规则，它可以将复杂的非线性关系转化为一系列简单的模糊规则。这些规则定义了系统在不同状态下的局部线性行为。然后，利用Lyapunov稳定性理论，可以分析和设计保证系统稳定性的控制器。 在本文中，作者探讨了如何使用RNN来实现T-S模糊控制算法。通过构建Lyapunov函数来分析T-S模糊系统的全局指数稳定性，得到控制系统的稳定性判据。接着，设计了一种针对具有多时滞或时变时滞的模糊控制系统反馈控制器的设计准则。为了确保系统的稳定周期解，作者利用了M矩阵理论。 在实际应用中，例如在工业过程控制或自动化系统中，这种基于RNN的模糊控制算法可以提高控制性能，尤其是在处理时间延迟、非线性特性以及不确定性的情况下。文章中提到了一个案例，即在混凝土搅拌机的温度控制中，使用递归神经网络模糊控制可以更精确地调整循环水的温度，保证试验条件的一致性和实验结果的准确性。 此外，文章还讨论了外筒等温器的设计，这是提高测试仪器精度的关键因素。排管式等温器被用于确保外筒周围温度的均匀性和一致性，这可以通过竖排管等温器和水平驼峰式等温器的结构设计实现。这些创新技术的应用，结合RNN模糊控制算法，共同提升了系统的控制效果和整体性能。 基于递归神经网络的模糊控制算法研究是深度学习和机器学习在专业领域中的一种应用，它结合了神经网络的自我学习能力和模糊控制的人工智能特性，以解决复杂系统的控制问题。这种算法对于提高自动化系统的智能程度和适应性具有重要意义，尤其在面对非线性、时变和不精确的环境时。