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fcmac实现的再励学习稳定控制系统设计

电机与控制学报 2001年第4期5卷 263-266页

作者：陈涌马勇陈涛山东华能发电股份公司山东济南25002 上海交通大学自动化研究所上海200030 山东大学山东济南250002

给出了一种通过再励算法调节网络权值的再励模糊ＣＭＡＣ网络，然后针对一类非线性系统，提出了一种基于此网络的稳定控制系统。控制结构中采用滑模控制使状态到达设计的切换面，保证系统的稳定，另外，用基于再励学习的模糊ＣＭＡＣ... 详细信息

给出了一种通过再励算法调节网络权值的再励模糊ＣＭＡＣ网络，然后针对一类非线性系统，提出了一种基于此网络的稳定控制系统。控制结构中采用滑模控制使状态到达设计的切换面，保证系统的稳定，另外，用基于再励学习的模糊ＣＭＡＣ作为补偿控制器减弱系统不确定部分的影响。最后仿真实例表明了所给算法的有效性。

关键词：滑模控制再励学习稳定控制系统 fcmac 设计数学模型

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一种基于fcmac神经网络的优化方法

计算机工程 2003年第13期29卷 16-18页

作者：李丽娜侯朝桢北京理工大学自动控制系北京100081

提出了一种利用fcmac（Fuzzy Cerebellar Model Articulation Controller）神经网络进行优化的方法。该方法由学习过程和优化过程两部分组成。对于许多没有模型可参考的实际过程，使用该方法只需要传感器的观测信息就能进行优化。仿真... 详细信息

提出了一种利用fcmac（Fuzzy Cerebellar Model Articulation Controller）神经网络进行优化的方法。该方法由学习过程和优化过程两部分组成。对于许多没有模型可参考的实际过程，使用该方法只需要传感器的观测信息就能进行优化。仿真结果证明了该方法的有效性与优越性，进而提出了在实际应用中进行优化的一种方案。

关键词： fcmac 神经网络学习过程优化过程

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基于fcmac的电梯群控系统设计与实现

基于FCMAC的电梯群控系统设计与实现

作者：卢纯江天津大学

学位级别：硕士

信息化时代的到来,推动了智能建筑的发展。人们对电梯的服务质量也提出了越来越高的要求,单台电梯己经不能满足建筑物内的交通需要,合理安装多部电梯成为首选,因此出现了电梯群控系统(Elevator Group Control System,简称EGCS)。电梯群... 详细信息

信息化时代的到来,推动了智能建筑的发展。人们对电梯的服务质量也提出了越来越高的要求,单台电梯己经不能满足建筑物内的交通需要,合理安装多部电梯成为首选,因此出现了电梯群控系统(Elevator Group Control System,简称EGCS)。电梯群控系统与一个中央控制器(计算机)联接,采集每个电梯的运行信息,并向各电梯发送控制信号并统一调配,达到提高电梯的整体服务质量、减少能耗的目的。电梯系统的群控所要解决的是一个复杂的,具有非线性、不确定性的多目标随机系统的决策问题,将模糊控制,神经网络和实时化嵌入式系统结合处理电梯群控问题成为业内研究的重点。本论文从电梯的动态特性入手,对电梯变量、电梯群的交通特性进行分析。根据不同的控制期望,制定相应的目标函数和约束方程。在对传统算法仔细剖析后,将目前应用范围广泛的算法逐一比较,得出其优势和劣势,然后提出了fcmac(Fuzzy Cerebellar Model Articulation Controller,模糊小脑模型关节控制器)的群控算法,并给出数学证明和计算方法。模糊神经的群控方法以平均等待时间、能量损耗和各台电梯服务时间均等为主要的评价函数,在确保候梯人和乘梯人的满意度的基础上,有效的控制了电梯的耗能。fcmac方法能根据客流变化的实时状况,综合考虑电梯的运送能力和乘客的等待使用时间,对较为复杂的系统能很快的做出反应而且支持在线学习。电梯实时性要求很高,对扩展接口日益增加。在硬件设计上以TI出品DSP(数字处理芯片)TMS320F2812为核心,实现了RS-232,RS-485,RS-422的串口连接、USB口连接和DSP电源稳定性的设计,并且为将来的通信接口留有扩展的可能性。

关键词：电梯群控系统 fcmac 模糊神经网络 DSP

基于fcmac的鲁棒自适应迭代学习控制算法

同方学位论文库评论

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计算机系统应用 2011年第11期20卷 86-90页

作者：孙开林王宪杨坤江南大学物联网工程学院无锡214122

工业机器人在改变运动轨迹时往往伴随着系统噪声、干扰的引入以及自身的惯量参数发生变化,采用传统的迭代控制算法难以达到高精度、高速控制的要求。将自适应与鲁棒控制与迭代控制相结合,提高迭代算法的控制精度;给定任务发生改变时,引... 详细信息

工业机器人在改变运动轨迹时往往伴随着系统噪声、干扰的引入以及自身的惯量参数发生变化,采用传统的迭代控制算法难以达到高精度、高速控制的要求。将自适应与鲁棒控制与迭代控制相结合,提高迭代算法的控制精度;给定任务发生改变时,引入模糊小脑关节控制器作为前馈控制,经历史控制经验训练后估算出变化后系统的期望估计输入,作为迭代控制器的初始输入,避免了在新任务产生时盲目的选择初始量,达到高速控制目的。对机器人系统的仿真结果验证了本算法的有效性和合理性。

关键词： fcmac 迭代学习控制鲁棒自适应

基于图像的机器人视觉伺服fcmac控制研究

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基于图像的机器人视觉伺服FCMAC控制研究

先进制造技术论坛暨第五届制造业自动化与信息化技术交流会

作者：唐润宏陈文楷余跃庆陈炜吕雁北京工业大学电控学院

以三自由度平面机器人为研究对象,采用DSP图像处理系统,并将fcmac控制方法应用到基于图像的机器人视觉伺服系统中。建立了机器人视觉伺服系统的数学模型,并在Matlab平台上对该机器人图像视觉伺服系统进行仿真实验．实验结果表明,本文的... 详细信息

以三自由度平面机器人为研究对象,采用DSP图像处理系统,并将fcmac控制方法应用到基于图像的机器人视觉伺服系统中。建立了机器人视觉伺服系统的数学模型,并在Matlab平台上对该机器人图像视觉伺服系统进行仿真实验．实验结果表明,本文的机器人视觉伺服控制系统对静态目标定位、对直线运动目标及曲线运动目标进行跟踪,可以获得较快的响应速度和较高的控制精度。

关键词：视觉伺服 fcmac Madab 机器人控制

来源： cnki会议评论

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模糊神经元及其在fcmac中的应用

自动化技术与应用 2003年第10期22卷 10-13页

作者：赵承滨宋清昆哈尔滨理工大学黑龙江哈尔滨150080

本文通过对模糊集合与神经网络的特点及相互关系的阐述 ,引出将二者优点结合于一身的模糊神经网络理论。从模糊神经元开始 ,着重介绍其拓扑结构、分类、隶属函数的特点及相应激励函数的确定方法。最后以模糊小脑神经网络 (fcmac)为算例 ... 详细信息

本文通过对模糊集合与神经网络的特点及相互关系的阐述 ,引出将二者优点结合于一身的模糊神经网络理论。从模糊神经元开始 ,着重介绍其拓扑结构、分类、隶属函数的特点及相应激励函数的确定方法。最后以模糊小脑神经网络 (fcmac)为算例 ,阐述了模糊神经元的应用问题。仿真结果表明 :它具有比常规CMAC学习速度快。

关键词：模糊神经元 fcmac 模糊控制模糊小脑神经网络隶属函数激励函数

模糊小脑模型神经网络(fcmac)控制器及其收敛性研究

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模糊小脑模型神经网络(FCMAC)控制器及其收敛性研究

Traffic Flow Forecasting Based on Fuzzy-Neural

2003年中国智能自动化会议

作者：王世明李天石贾鸿社西安交通大学机电工程系一拖集团有限公司技术中心

本文根据非线性系统参数时变的特点,将模糊逻辑控制方法和小脑模型神经网络结合形成了一种新的智能控制策略:模糊小脑模型神经网络(fcmac),给出了fcmac的详细算法,证明了这种控制算法的收敛性并给出了算法的收敛范围,仿真结果表明了控... 详细信息

本文根据非线性系统参数时变的特点,将模糊逻辑控制方法和小脑模型神经网络结合形成了一种新的智能控制策略:模糊小脑模型神经网络(fcmac),给出了fcmac的详细算法,证明了这种控制算法的收敛性并给出了算法的收敛范围,仿真结果表明了控制算法的有效性,文章最后指出了该控制策略需要进一步解决的问题。

关键词： fcmac 非线性收敛性半主动悬架

来源： cnki会议评论

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Traffic Flow Forecasting Based on Fuzzy-Neural

第二十六届中国控制会议

作者： Huang Hongqiong 1,Tang Tianhao2 1.College of Information Engineering,Shanghai maritime University,Shanghai 200135,P.R.China 2.College of Logistics Engineering,Shanghai maritime University,Shanghai 200135,P.R.China

Fuzzy systems can be excellently used to represent human *** technology is a science where this property of fuzzy logic can be used very well because it is hard to make mathematical models due to human influences and complex connections between input *** paper applies a novel Fuzzy Cerebella-Model-Articulation-Controller（fcmac）into univariate time-series forecasting and investigates its performance in comparison to established techniques such as the Box-Jenkin’s ARIMA *** results from Pudong New Strict in Shanghai traffic flow data reveal that the fcmac model yielded lower errors for certain data *** conditions under which the fcmac model emerged superior are ***,we show how neural networks can be used to improve the performance of the system.

关键词： Fuzzy logic Neural-Fuzzy Traffic flow forecasting fcmac

来源： cnki会议评论

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半主动悬架的试验和模糊神经网络控制

机床与液压 2004年第6期32卷 75-77,143页

作者：王世明李天石贾鸿社西安交通大学机电工程系西安710049 一拖集团有限公司技术中心河南洛阳471039

本文建立了四分之一半主动悬架的数学模型。根据系统参数时变的特点 ,将模糊逻辑控制方法和小脑模型神经网络结合形成了一种新的智能控制策略 :模糊小脑模型神经网络 (fcmac) ,给出了fcmac的算法 ,并利用fcmac对系统进行在线控制 ,试验... 详细信息

本文建立了四分之一半主动悬架的数学模型。根据系统参数时变的特点 ,将模糊逻辑控制方法和小脑模型神经网络结合形成了一种新的智能控制策略 :模糊小脑模型神经网络 (fcmac) ,给出了fcmac的算法 ,并利用fcmac对系统进行在线控制 ,试验结果表明 :在正弦和随机两种信号激励下 ,利用fcmac控制策略可使半主动悬架簧载质量垂直加速度均方根值分别下降 2 6 19%和 2 4 96 %。文章最后指出了该控制策略需要进一步解决的问题。

关键词：半主动悬架 fcmac 试验