matlab负载模拟加载系统的建模与控制设计(4)
时间:2017-03-16 21:17 来源:毕业论文 作者:毕业论文 点击:次
法以模型参考自适应控制为代表。在液压伺服系统中，应用的主要是模型参考自适应 控制。 本科毕业设计说明书（论文）第 5页 共 33 页 1.2.3 模糊控制理论在液压伺服控制系统中的发展及应用 模糊控制[10] 源于 1965 年美国 California 大学著名的控制论专家 L.A.Zadeh 所 创的模糊数学，但把模糊逻辑应用于模糊控制规则始于 1972 年，突破性的工作是1974 年英国剑桥大学的E.H.M 胡dnai，首次应用模糊控制实现了蒸汽机的控制，并获得了 比传统 DDC 控制更好的效果。 由于模糊控制利用隶属度函数和模糊合成法则等思想，巧妙地综合了人们的直觉 经验，从而在其他经典控制理论和现代控制理论不太奏效的场合，如具有纯滞后、大 惯性、参数漂移大的非线性不确定分布参数系统中，能够实现较满意的控制，至少也 应是一种有效的补充控制手段。 但是，模糊控制综合定量知识的能力差，一张模糊控制表必须通过反复精心整顿 能投入使用，量化因子和比例因子的选择也影响着整个系统的品质，所以模糊控制在 实际工业控制中，也存在精度不太高，自适应能力有限，很容易产生振荡的缺陷，针 对这些问题，人们也提出了一些改进方案，设计了各种高性能的模糊控制器。 目前，模糊控制的应用主要有下面几种类型:(1)常规模糊控制及其改进；(2)自 适应和自学习模糊控制；(3)专家模糊控制；(4)模糊预测控制(5)基于神经网络的模 糊控制。 1.2.4 神经网络控制理论在液压伺服控制系统中的发展及应用 1943年心理学家W.MCculloch和数理逻辑学家W.PittS首先提出了一个简单的神 经网络模型[11] ，利用该网络可以实现一些简单的逻辑关系。1949 年，D.D.Hbeb 首先 提出了一种调整神经网络连接权的规则，通常称为 Hebb 学习规则。1958 年，F.R。 Senblatt 等人研究了一种特殊类型的神经网络，称为“感知机”。美国物理学家 J.J.Hopfield 在 1982 年和 1984 年发表了两篇文章，提出了一种反馈互连网，并定义 了一个能量函数，它是神经网络的状态和连接权函数，利用该网络可以优化计算的问 题，称为 Hpofield 网。1986 年D.E.Rumelhart 和 J.L.Meelelland 等人提出多层前馈 网的反向传播算法， 简称 BP算法，该算法解决了感知机所不能解决的问题。 H叩 field 网和反向传播算法的提出，使人们看到了神经元网络的前景和希望，特别是 1987 年 在美国召开的第二届国际神经网络会议，掀起了神经网络研究的热潮，神经网络控制 正是在这个背景下发展起来的。 从己有的研究结果可以看出，神经元网络有以下几个突出的优点： (1)可以任意逼近非线性，已证明三层BP 网络可对任意非线性函数进行逼近； (2)可学习和自适应不知道或不确定的系统，如果系统发生了变化可修改网络权 值； (3)能够同时处理定性和定量知识，这一点很有特色，用神经元网络处理规则已 是相当成熟了； (4)由于其具有分布特性，特别适合于复杂系统； (5)网络具有一定的容错能力，因而具有鲁棒性； 一般来讲，神经网络用于控制有两种方法，一种是用来实现模型;一种是直接作 为控制器使用。神经元控制的出现给智能控制注入了新的血液，特别是它具有较强的 学习功能，但神经元网络也有缺陷，主要是学习速度较慢，控制的稳定性也需要深入 的研究。 从控制技术的发展来看，毫无疑问，我们要加强现代控制理论和智能控制理论的 (责任编辑：qin) |