摘要
利用HCMAC神经网络与模糊控制算法近似的特性,以偏差和偏差的变化率作为HCMAC神经网络控制器的输入,构造一新型HCMAC神经网络控制器,克服模糊控制中模糊规则难以准确确定的缺陷。通过仿真实例看出,HCMAC神经网络控制器与常规PID控制器相比具有很好的跟踪控制精度,在时变、非线性的复杂系统中具有一定的应用价值。
<Abstrcat>Based on the similarity in HCMAC and fuzzy control algorithm, a new HCMAC neural network controller with inputs of error and the ratio of error variance has been designed, which eliminates the trouble in fixing the fuzzy control rules. Simulation results show that HCMAC neural network controller has a better performance in tracking control than PID and may be applicable in time-varying and nonlinear system.
出处
《山东建筑工程学院学报》
2005年第2期61-64,共4页
Journal of Shandong Institute of Architecture and Engineering
基金
山东省自然科学基金资助项目(Q2002G01)
关键词
超闭球小脑模型
神经网络
控制器
hyperball cerebellar model articulation controller (HCMAC)
neural network
controller
