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T-S型模糊RBF神经网络多变量自适应控制器的研究

On the T-S Fuzzy RBF Network Multi-variable Adaptive Controller

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【作者】 鲍鸿； 黄心汉； 李锡雄；

【Author】 BAO Hong 1, HUANG Xin han 2, LI Xi xiong 1 (1.Dept. of Electrical Engineering and Automation,GDUT,Guangzhou 510090,China; 2.Dept. of Automatic Control Engineering, Huazhong University of Science and Technology,,Wuhan 430074,China)

【机构】 广东工业大学电气工程及自动化系!广东广州510090； 华中理工大学自动控制工程系!湖北武汉430074；

【摘要】 提出ＴＳ型模糊ＲＢＦ神经网络模型，并将该网络模型应用于多变量控制系统，构成多变量自适应控制器．同时对网络结构和参数的学习算法及网络参数的在线自学习算法进行研究．仿真结果表明本文提出的学习方法是有效的，该多变量控制器具有良好的自适应控制能力

【Abstract】 A new type of Takagi-Sugeno(T-S) fuzzy radial basis function (RBF) neural network was proposed and applied to multi-variable control. The cluster algorithm of parameters and structure of the network and the online self-learning algorithm were also discussed. Simulation results indicate that these algorithms are effective and the T-S fuzzy RBF network controller has good adaptability.

【关键词】 模糊控制； 神经网络； 多变量控制； 自适应控制；
【Key words】 fuzzy control； the RBF neural network； multi-variable control； adaptive control.；
  • 【文献出处】 广东工业大学学报 ,JOURNAL OF GUANGDONG UNIVERSITY OF TECHNOLOGY , 编辑部邮箱 ,1999年04期
  • 【分类号】TM571.6
  • 【被引频次】3
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