分组自适应模糊神经网络在双摆吊车上的应用.pdf

分组自适应模糊神经网络在双摆吊车上的应用 本文主要介绍了分组自适应模糊神经网络在双摆吊车上的应用，旨在解决工业生产中双摆系统控制问题。该控制策略基于改进的Takagi-Sugeno型神经网络模糊控制模型，采用分组模糊控制方法，规避多输入模糊系统规则冗杂导致的时效性问题。 知识点1: 双摆吊车系统 双摆吊车系统是指在工业生产中，吊钩质量较大不能忽略，吊车会呈现出双摆系统特征，即吊钩绕台车进行一级摆动，同时负载绕吊钩进行二级摆动。这种系统具有非线性和欠驱动的特点，难以控制。 知识点2: 自适应神经网络控制 自适应神经网络控制是指通过神经网络模型来实现系统的自适应控制。该方法可以实时调整控制参数，以适应系统的变化。通过前向学习与反向学习，神经网络可以不断优化模糊规则和隶属度函数，使控制器参数高精度逼近系统要求。 知识点3: 分组模糊控制 分组模糊控制是指将模糊控制规则分组，以减少模糊规则的冗杂性。该方法可以避免多输入模糊系统规则冗杂导致的时效性问题，从而提高控制系统的实时性和可靠性。 知识点4: Takagi-Sugeno神经网络模糊控制模型 Takagi-Sugeno神经网络模糊控制模型是指一种基于神经网络的模糊控制模型。该模型可以实时调整模糊规则和隶属度函数，以适应系统的变化。该模型广泛应用于控制系统、机器学习和数据建模等领域。 知识点5: 仿真实验结果 仿真实验结果表明，基于分组自适应模糊神经网络的控制策略可以使双摆吊车台车与负载快速、精确到达目标位置，还能够抑制吊钩与负载的摆动，提高了控制器性能。 知识点6: 双摆吊车系统控制问题 双摆吊车系统控制问题是指在工业生产中，如何控制双摆吊车系统的摆动和定位问题。这类问题具有非线性和欠驱动的特点，难以控制。 知识点7: 模糊控制 模糊控制是指基于模糊逻辑的控制方法。该方法可以处理非线性和不确定性的系统，使控制系统更加智能和自适应。 知识点8: 深度学习 深度学习是指一类基于人工神经网络的机器学习方法。该方法可以处理复杂的数据和系统，使机器学习和控制系统更加智能和自适应。 知识点9: 数据建模 数据建模是指基于数据的建模方法。该方法可以处理复杂的数据，使机器学习和控制系统更加智能和自适应。 知识点10: 控制系统设计 控制系统设计是指基于控制理论和方法设计控制系统的过程。该过程需要考虑系统的特点、控制目标和约束条件等因素，以设计出高性能的控制系统。