论文部分内容阅读
对于可以获得精确数学模型的被控对象，传统的PID控制由于具有算法简单、稳定、可靠性高等优势，实际应用比较广泛。然而，对于一些无法获得精确数学模型的、具有非线性和不确定性的被控对象，传统的PID控制很难取得满意的效果。近年来，随着问题域的扩展和仿真技术的发展，基于智能控制算法解决控制系统的非线性和不确定性问题已成为控制领域的研究热点。本文将智能控制的三大核心内容模糊控制、神经网络和遗传算法紧密结合起来，在此基础上提出一种自结构模糊神经网络控制算法。在这种自主设计的控制算法中，结构和参数两方面的