基于神经网络预测模型的聚类自适应模糊控制器的设计及应用

摘要：

将神经网络与预测控制相结合,采用递阶遗传算法对神经网络的权值和结构同时进行训练,实现了非线性、大时滞系统模型的精确预测;然后将聚类算法和模糊控制相结合,设计了一种新型的聚类自适应模糊预测控制器,实现了对非线性和大时滞系统的自适应控制.将该控制器应用于锅炉的单元机组负荷控制系统中,仿真表明该方案的适应性、实时性和鲁棒性都很强,具有工程实用价值.

关键词：神经网络、预测模型、模糊控制、遗传算法、聚类算法、鲁棒性

所属期刊栏目：18

分类号：TP273.4(自动化技术及设备)

在线出版日期：2004-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：77-80