The study of fuzzy chaotic neural network based on chaotic method

1

作者 WANG Ke-jun TANG Mo ZHANG Yan 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第B07期64-70,共7页

关键词 模糊混沌神经网络 数理逻辑图 递归模糊神经网络 混沌方法

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一种用于非线性动态辨识的新型神经网络

2

作者 张剑 林瑞昌 毕天昊 《控制工程》 CSCD 北大核心 2024年第8期1383-1391,共9页

为提高非线性动态系统辨识(NDSI)的效果,在结合自建型模糊神经网络(SCFNN)和多层神经元神经网络(MLPNN)的基础上,提出一种自建递归型模糊神经网络(SCRFNN)。SCRFNN相较于前者,多了一个递归通道与抑制模糊规则产生机制;相较于后者,增加... 为提高非线性动态系统辨识(NDSI)的效果,在结合自建型模糊神经网络(SCFNN)和多层神经元神经网络(MLPNN)的基础上,提出一种自建递归型模糊神经网络(SCRFNN)。SCRFNN相较于前者,多了一个递归通道与抑制模糊规则产生机制;相较于后者,增加了模糊推论与一个递归通道。为验证SCRFNN在系统辨识中的有效性,设计一个新的NDSI在线学习模型与代码设计流程图,并以此作为在线学习架构,将以上3个神经网络模型对4个串-并型非线性动态系统进行辨识分析。经过仿真表明,新提出的SCRFNN通过存储内部状态,具备了映射动态特征的功能,从而使系统具有适应时变特性的能力,更适合于非线性动态系统的辩识。且在模糊规则数、学习收敛速度、学习与预测误差均方根值、预测精准度方面也取得了良好的效果。 展开更多

关键词 自建递归型模糊神经网络 自建型模糊神经网络 多层神经元神经网络 非线性动态系统辨识

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基于递归模糊神经网络的感应电机无速度传感器矢量控制 被引量：53

3

作者 王耀南 王辉 +1 位作者 邱四海 黄守道 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第5期84-89,共6页

该文提出了一种控制性能较好的递归模糊神经网络(RFNN)无速度传感器感应电机矢量控制方法,该方法使用模型参考自适应方法辨识转子磁场位置和转速,采用递归模糊神经网络控制器作为转矩控制器来近似系统最优控制器输出。仿真实验表明,当... 该文提出了一种控制性能较好的递归模糊神经网络(RFNN)无速度传感器感应电机矢量控制方法,该方法使用模型参考自适应方法辨识转子磁场位置和转速,采用递归模糊神经网络控制器作为转矩控制器来近似系统最优控制器输出。仿真实验表明,当系统参数动态变化或受到外部不确定性因素的影响时,利用神经网络来在线动态的调整网络的隶属函数参数以及神经网络递归权值,使系统仍将具有很好的动静态性能。 展开更多

关键词 感应电机 无速度传感器 矢量控制 递归模糊神经网络 隶属函数 最优控制器

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一种递归模糊神经网络自适应控制方法 被引量：9

4

作者 毛六平 王耀南 +1 位作者 孙炜 戴瑜兴 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第12期2285-2287,共3页

构造了一种递归模糊神经网络(RFNN),该RFNN利用递归神经网络实现模糊推理,并通过在网络的第一层添加了反馈连接,使网络具有了动态信息处理能力.基于所设计的RFNN,提出了一种自适应控制方案,在该控制方案中,采用了两个RFNN分别用于对被... 构造了一种递归模糊神经网络(RFNN),该RFNN利用递归神经网络实现模糊推理,并通过在网络的第一层添加了反馈连接,使网络具有了动态信息处理能力.基于所设计的RFNN,提出了一种自适应控制方案,在该控制方案中,采用了两个RFNN分别用于对被控对象进行辨识和控制.将所提出的自适应控制方案应用于交流伺服系统,并给出了仿真实验结果,验证了所提方法的有效性. 展开更多

关键词 递归模糊神经网络 自适应控制 交流伺服

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神经网络结构的递归T-S模糊模型 被引量：10

5

作者 李翔 陈增强 袁著祉 《系统工程学报》 CSCD 2001年第4期268-274,共7页

提出一种新的递归 T- S模型 (Takagi- Sugeno模型 )的模糊神经网络结构 (TSFRNN ) ,利用动态 BP(DBP)算法来学习训练神经网络的参数 ,通过与通常的多层前馈神经网络结构的 T- S模糊神经网络(TSFNN)的对比仿真实验 ,说明在非线性系统建... 提出一种新的递归 T- S模型 (Takagi- Sugeno模型 )的模糊神经网络结构 (TSFRNN ) ,利用动态 BP(DBP)算法来学习训练神经网络的参数 ,通过与通常的多层前馈神经网络结构的 T- S模糊神经网络(TSFNN)的对比仿真实验 ,说明在非线性系统建模方面 TSFRNN比 TSFNN更加优越 . 展开更多

关键词 递归神经网络 T-S模糊模型 非线性系统 建模 学习算法

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一种自适应模糊小波神经网络及其在交流伺服控制中的应用 被引量：7

6

作者 侯润民 刘荣忠 +2 位作者 高强 王力 邓桐彬 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第5期781-788,共8页

针对某武器大功率交流伺服系统所存在的大变负载、慢时变、强耦合的非线性特性和不确定扰动等问题,提出了模糊小波神经网络(FWNN)间接自适应控制器,该控制器的特点为Takagi-Sugeno-Kang(TSK)模糊模型的后件部分由自回归小波神经网络(SRW... 针对某武器大功率交流伺服系统所存在的大变负载、慢时变、强耦合的非线性特性和不确定扰动等问题,提出了模糊小波神经网络(FWNN)间接自适应控制器,该控制器的特点为Takagi-Sugeno-Kang(TSK)模糊模型的后件部分由自回归小波神经网络(SRWNN)构成。给出了SRWNN参数的迭代算法,利用SRWNN辨识器为控制器提供实时梯度信息,有效地克服了参数变化和负载扰动等不确定因素的影响,且具有良好的动态特性。采用Lyapunov稳定性理论方法证明了闭环系统的稳定性。仿真研究和样机试验结果证明了所提方案的有效性和正确性。 展开更多

关键词 兵器科学与技术 大功率交流伺服系统 自回归小波神经网络 模糊小波神经网络间接自适应控制器 模糊小波神经网络

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基于动态递归模糊神经网络盲均衡算法的研究 被引量：8

7

作者 张朝霞 海振宏 王华奎 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第2期539-541,共3页

模糊系统和神经网络已广泛应用于系统的辨识和控制,但是传统的模糊神经网络是一种静态映射,不适用于动态系统的辨识;而由于无线通信信道的时变性和不确定性,决定了盲均衡器本身就是一个动态的均衡过程,所以研究利用动态递归模糊神经网... 模糊系统和神经网络已广泛应用于系统的辨识和控制,但是传统的模糊神经网络是一种静态映射,不适用于动态系统的辨识;而由于无线通信信道的时变性和不确定性,决定了盲均衡器本身就是一个动态的均衡过程,所以研究利用动态递归模糊神经网络的盲均衡算法是可行的,而且也是必要的。仿真结果表明:由于动态模糊神经网络的均衡过程同时利用了系统的当前数据和历史数据,对动态系统的均衡,较传统神经网络在均衡的精度和稳定性方面具有更好的效果。 展开更多

关键词 动态递归 模糊神经网络 盲均衡 隶属函数

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基于递归模糊神经网络的机器人鲁棒H_∞跟踪控制 被引量：8

8

作者 彭金柱 王耀南 王杰 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第9期1145-1151,共7页

利用递归模糊神经网络来逼近机器人系统中的非线性函数,提出了一种具有自适应能力的H∞控制策略.该控制策略能够减弱机器人系统的外扰,并把模糊神经网络的重构误差对系统的影响控制在指定的范围内.同时又能保证闭环系统的所有信号都是... 利用递归模糊神经网络来逼近机器人系统中的非线性函数,提出了一种具有自适应能力的H∞控制策略.该控制策略能够减弱机器人系统的外扰,并把模糊神经网络的重构误差对系统的影响控制在指定的范围内.同时又能保证闭环系统的所有信号都是有界的.为了验证基于递归模糊神经网络的H∞控制策略的有效性,将其与计算力矩控制方法进行比较,仿真结果表明,在存在外扰的情况下,所提出的控制策略具有比计算力矩控制方法更好的跟踪性能. 展开更多

关键词 递归模糊神经网络 机器人系统 鲁棒H∞控制 跟踪控制

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自组织递归区间二型模糊神经网络在动态时变系统辨识中的应用 被引量：9

9

作者 李迪 陈向坚 +2 位作者 续志军 杨帆 牛文达 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第6期1406-1413,共8页

针对动态时变系统辨识过程中存在噪声干扰的问题,本文将区间二型模糊集结合到递归神经网络中,提出了自组织递归区间二型模糊神经网络以增强动态时变系统的抗噪能力。该自组织递归区间二型模糊神经网络由前件和后件两部分构成:前件为区... 针对动态时变系统辨识过程中存在噪声干扰的问题,本文将区间二型模糊集结合到递归神经网络中,提出了自组织递归区间二型模糊神经网络以增强动态时变系统的抗噪能力。该自组织递归区间二型模糊神经网络由前件和后件两部分构成:前件为区间二型模糊集模型,用于将每个规则的激活强度反馈到自身构成内反馈回路,其参数学习采用梯度下降算法;后件为带有区间权值的Takagi-Sugeno-Kang(TSK)模型,其参数学习采用有序规则卡尔曼滤波算法,且网络初始规则数为零。所有规则均通过结构学习和前后件参数同时在线学习来产生,其网络结构学习采用的是在线区间二型模糊群集。为验证提出的神经网络的优越性,将其应用到单输入单输出动态时变系统的辨识中。实验结果表明,相对于前馈一型/二型模糊神经网络、递归一型模糊神经网络,该神经网络的辨识能力强,即使在存在白噪声的条件下,也能减小测试及训练误差。 展开更多

关键词 自组织递归区间 二型模糊神经网络 卡尔曼滤波 梯度下降法 噪声干扰 动态时变系统辨识

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基于案例挖掘的边坡稳定性智能评价系统研究 被引量：6

10

作者 谢全敏 陈立文 夏元友 《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第1期145-148,共4页

虽然边坡灾害治理实践已经积累了大量的成功的或失败的边坡治理工程案例,但这些工程案例产生的大量数据信息未被充分利用与开发,造成了极大的资源浪费。为此,基于边坡工程案例,应用数据挖掘与知识发现和递归的自-组织模糊神经推理网络... 虽然边坡灾害治理实践已经积累了大量的成功的或失败的边坡治理工程案例,但这些工程案例产生的大量数据信息未被充分利用与开发,造成了极大的资源浪费。为此,基于边坡工程案例,应用数据挖掘与知识发现和递归的自-组织模糊神经推理网络的方法,初步提出了一种基于案例挖掘的边坡稳定性智能评价系统,并通过案例挖掘的应用实例表明了该系统的有效性和可行性。 展开更多

关键词 边坡案例 数据挖掘 案例挖掘 递归的自-组织模糊神经网络

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基于自结构动态递归模糊神经网络的无人机姿态控制 被引量：3

11

作者 陈向坚 白越 +1 位作者 续志军 李迪 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2011年第9期3387-3389,共3页

针对无人机非线性、强耦合等特点,提出了基于该自结构动态递归模糊神经网络的姿态控制系统,给出了基于Lyapunov函数的系统稳定性证明。对四层模糊神经网络进行了优化和改进,设计了自结构动态递归模糊神经网络,该网络可以根据系统状态在... 针对无人机非线性、强耦合等特点,提出了基于该自结构动态递归模糊神经网络的姿态控制系统,给出了基于Lyapunov函数的系统稳定性证明。对四层模糊神经网络进行了优化和改进,设计了自结构动态递归模糊神经网络,该网络可以根据系统状态在线更新权值、创建/删除节点、优化网络结构。仿真表明:该控制方法的突出优点是,在兼顾考虑了系统中的不确定性因素、非线性因素及外部干扰并存的情况下,保证系统的稳定性和跟踪性能;同时此网络结构比固定结构的模糊神经网络响应速度快,因此更具优越性。 展开更多

关键词 自结构动态递归模糊神经网络 优化网络结构 响应速度快

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基于递归神经网络的预测模糊控制 被引量：5

12

作者 杜福银 徐扬 《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第6期733-736,747,共5页

为提高控制信息与实时状态的适应性,改善模糊控制品质,用传统模糊控制策略,根据当前时刻误差和预测误差变化值,预测下一时刻的控制输出和系统在未来时刻的误差.用递归神经网络预报系统未来输出值的功能,采用双系统交替控制模式.系统中包... 为提高控制信息与实时状态的适应性,改善模糊控制品质,用传统模糊控制策略,根据当前时刻误差和预测误差变化值,预测下一时刻的控制输出和系统在未来时刻的误差.用递归神经网络预报系统未来输出值的功能,采用双系统交替控制模式.系统中包含1个模糊控制器和1个递归神经网络,一个工作,另一个学习,使控制系统具有自适应性.仿真结果表明,与常规模糊控制相比,预测模糊控制使超调减小,调节时间缩短. 展开更多

关键词 模糊逻辑控制器 递归神经网络 预测模糊控制

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基于多智能体强化学习的焦炉集气管压力多级协调控制 被引量：3

13

作者 秦斌 吴敏 +1 位作者 王欣 阳春华 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第10期1847-1851,共5页

针对焦炉集气管压力这类多变量强扰动非线性耦合系统,提出了一种基于Multi-Agent system(MAS)的焦炉集气管压力智能多级协调控制系统方案.采用基于Agent单元系统梯级协调体系和基于任务分解的实时Agent的组织与演化机制,通过Agent模态... 针对焦炉集气管压力这类多变量强扰动非线性耦合系统,提出了一种基于Multi-Agent system(MAS)的焦炉集气管压力智能多级协调控制系统方案.采用基于Agent单元系统梯级协调体系和基于任务分解的实时Agent的组织与演化机制,通过Agent模态变迁进行模式切换,以适应快速突变环境.在控制Agent中采用Actor-critic强化学习方法,运用TS回归模糊神经网络实现行动和评判模块,使用分布式学习算法对多个Agent协调优化.工程应用表明,提出的控制策略有效地解决了高压氨水大干扰对集气管压力的冲击控制问题. 展开更多

关键词 焦炉集气管 梯级协调 多智能体 强化学习 TS回归模糊神经网络

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补偿递归模糊神经网络及在热工建模中的应用 被引量：3

14

作者 吴波 吴科 +1 位作者 吕剑虹 向文国 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第4期668-673,共6页

在传统的模糊神经网络中引入递归环节和补偿环节,构成了一种新型补偿递归模糊神经网络(CRFNN),改善了网络的动态响应特性和学习能力.在此基础上,采用一种新型序贯监督策略对网络进行结构辨识,能够有效地确定模糊规则的条数以及相关参数... 在传统的模糊神经网络中引入递归环节和补偿环节,构成了一种新型补偿递归模糊神经网络(CRFNN),改善了网络的动态响应特性和学习能力.在此基础上,采用一种新型序贯监督策略对网络进行结构辨识,能够有效地确定模糊规则的条数以及相关参数的初始值.针对CRFNN的结构特点,提出了改进的BP算法,能够对网络的结构参数进行进一步的学习.对典型的热工对象以及复杂的ALSTOM气化炉进行的建模计算结果表明,提出的CRFNN具有优良的动态响应特性和很强的学习能力,值得在热工建模与控制领域中推广应用. 展开更多

关键词 补偿递归模糊神经网络 系统建模 序贯监督策略 改进BP算法 热工对象

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模糊神经网络在机载相机稳像中的应用 被引量：3

15

作者 李迪 陈向坚 +1 位作者 续志军 白越 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第8期1540-1545,共6页

针对解决微型飞行器空中拍摄的图像抖动问题,采用自组织递归区间二型模糊神经网络的函数逼近及泛化能力对微型飞行器上的相机振动规律进行模拟,预测机载相机的振动矢量.该自组织递归区间二型模糊神经网络的初始规则数为零,所有规则都是... 针对解决微型飞行器空中拍摄的图像抖动问题,采用自组织递归区间二型模糊神经网络的函数逼近及泛化能力对微型飞行器上的相机振动规律进行模拟,预测机载相机的振动矢量.该自组织递归区间二型模糊神经网络的初始规则数为零,所有规则都是通过结构和参数同时在线学习来产生,网络结构学习采用的是在线区间二型模糊群集,提高自组织递归区间二型模糊神经网络的稳定性及计算精度.仿真结果表明:将自组织递归区间二型模糊神经网络与双BP神经网络进行对比,利用自组织递归区间二型模糊神经网络对微型飞行器相机振动矢量进行预测的精度高. 展开更多

关键词 自组织递归区间二型模糊神经网络 实时稳像 泛化能力 微型飞行器机载相机

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基于混合混沌搜索方法的多层递归模糊神经网络建模 被引量：2

16

作者 柳贺 王秀英 黄道 《华东理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第4期589-593,612,共6页

提出了一种多层递归模糊神经网络(MRFNN),并提出混合混沌搜索方法用于网络学习。该网络融合了T-S模糊模型,在隶属函数层和规则层有局部反馈连接。网络的学习分为结构学习和参数学习两部分。结构学习确定隶属函数层和规则层的节点数;参... 提出了一种多层递归模糊神经网络(MRFNN),并提出混合混沌搜索方法用于网络学习。该网络融合了T-S模糊模型,在隶属函数层和规则层有局部反馈连接。网络的学习分为结构学习和参数学习两部分。结构学习确定隶属函数层和规则层的节点数;参数学习由混合混沌搜索方法完成,利用混沌搜索优化前件参数,同时利用最小二乘法实现后件系数更新。对非线性系统辨识进行,仿真实验并对连续搅拌釜式反应器系统建模,结果表明:本文方法能够有效捕捉系统的动态特性,所建模型具有良好的精度。 展开更多

关键词 递归神经网络 T-S模糊模型 混沌搜索 最小二乘法 建模

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基于递归神经网络的减震结构模糊控制研究 被引量：2

17

作者 周建中 赵鸿铁 薛建阳 《西安建筑科技大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2006年第3期344-348,共5页

根据神经-模糊控制理论和减震结构混合控制理论,利用基于弹塑性时程分析自动提取减震结构模糊控制规则的方法获取原始训练样本,能考虑不同地震动特性的影响.应用带偏差单元的递归神经网络(RN-NWBU)形成减震结构模糊控制规则的关系生成... 根据神经-模糊控制理论和减震结构混合控制理论,利用基于弹塑性时程分析自动提取减震结构模糊控制规则的方法获取原始训练样本,能考虑不同地震动特性的影响.应用带偏差单元的递归神经网络(RN-NWBU)形成减震结构模糊控制规则的关系生成方法和推理合成算法,能够实现神经网络驱动的混合控制结构体系模糊推理,从而能实现神经-模糊控制器的设计,应用装设有神经-模糊控制器的系统能够在线控制结构地震反应.通过半主动调谐质量阻尼器(SATMD)与消能减震相结合的混合控制结构体系的数值仿真分析,可看出本文方法能有效地在线控制结构地震反应.本文对推动结构控制理论的发展具有重要意义. 展开更多

关键词 带有偏差单元的递归神经网络 减震结构 模糊控制

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基于动态T-S递归模糊神经网络的闪速熔炼过程参数软测量 被引量：2

18

作者 彭晓波 桂卫华 +2 位作者 李勇刚 王凌云 陈勇 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第10期2029-2033,共5页

闪速熔炼过程中存在大量多元非线性因素,难以从统计学和机理上确立操作参数。为优化闪速炉的操作参数,建立了动态T-S递归模糊神经网络(DTRFNN)的软测量模型,推导了DTRFNN的权值学习算法。将其应用到某厂铜闪速熔炼过程中的参数软测量上... 闪速熔炼过程中存在大量多元非线性因素,难以从统计学和机理上确立操作参数。为优化闪速炉的操作参数,建立了动态T-S递归模糊神经网络(DTRFNN)的软测量模型,推导了DTRFNN的权值学习算法。将其应用到某厂铜闪速熔炼过程中的参数软测量上,平均精确率达到97%,能为生产操作提供有益的指导。 展开更多

关键词 动态T-S递归模糊神经网络(DTRFNN) BP学习算法 冰铜品位 冰铜温度 渣中铁硅比

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应用模糊技术的递归小波神经网络太阳日总辐射预测 被引量：2

19

作者 林星春 曹家枞 陈洁 《东华大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2007年第5期573-578,632,共7页

考虑到人工神经网络在非线性函数逼近方面的特性和小波函数良好的时频域多分辨分析能力,建立了结合两者优点的递归小波BP网络(RWBPNN)模型,用以对地面太阳日总辐射进行准确预测.该模型将气象台的天气阴晴预报进行模糊化处理后输入神经网... 考虑到人工神经网络在非线性函数逼近方面的特性和小波函数良好的时频域多分辨分析能力,建立了结合两者优点的递归小波BP网络(RWBPNN)模型,用以对地面太阳日总辐射进行准确预测.该模型将气象台的天气阴晴预报进行模糊化处理后输入神经网络,增加有用信息以改善模型的预测精度.同时还提出了批量平均权值法来训练网络,有效地改善了初始参数的选择问题.实例以及模型间的比较说明了本模型应用于太阳辐射预测具有更高精度和实际可行性. 展开更多

关键词 太阳日总辐射 预测 递归小波BP神经网络 模糊技术 误差

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基于MAS的分布式焦炉集气管压力解耦控制 被引量：2

20

作者 秦斌 吴敏 +1 位作者 王欣 阳春华 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第6期961-966,共6页

针对焦炉集气管压力这类多变量非线性耦合系统,提出了一种基于multi-agent system(MAS)的焦炉集气管压力智能协调控制系统方案,给出了agent的分层组织结构和演化机制．在控制agent中,采用TS模糊神经回归网络对被控对象进行分布式建模,... 针对焦炉集气管压力这类多变量非线性耦合系统,提出了一种基于multi-agent system(MAS)的焦炉集气管压力智能协调控制系统方案,给出了agent的分层组织结构和演化机制．在控制agent中,采用TS模糊神经回归网络对被控对象进行分布式建模,运用分布式智能协调解耦算法进行解耦控制,监督学习与强化学习相结合,采用遗传协进化算法对多个agent协调优化．通过agent模态变迁进行模式切换,以适应快速突变环境．工程应用表明,提出的控制策略有效地解决了集气管压力这类复杂对象的过程控制问题． 展开更多

关键词 焦炉集气管 解耦控制 multi—agent系统 强化学习 协进化 T-S模糊神经回归网络

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