基于模糊神经网络的生物质气化炉的智能控制

2024-12-09

基于模糊神经网络的生物质气化炉的智能控制（精选7篇）

1.基于模糊神经网络的生物质气化炉的智能控制篇一

基于模糊神经网络控制的换热站二次供水温度论文

摘要：在集中供热换热站二次供水温度控制中，由于被控对象是一个大滞后、非线性、时变性复杂系统。因而采用常规的PID控制方法很难达到良好的控制效果，针对此问题本文采用了一种将模糊与神经网络相结合的控制方法，通过网络的离线训练和在线自学习相结合，使控制器具有自调整、自学习的性能。能够很好的实现对换热站温度控制。

关键词：集中供热;模糊控制;神经网络;系统仿真

集中供暖系统由热源、热网和热用户组成，其中热源的控制是控制总供水温度和流量，保证按需供热并均匀分配总供热量至各热力站。热网分为一次网和二次网，热网的控制是通过对热负荷的动态预测，来调节和分配总需热量[1]。为了实现供热系统的按需供热，达到供暖的需要，本文通过室外温度来确定二次网供水温度值，通过调节一次网供热管的调节阀，改变一次网的高温水流量，从而保证二次网的供水温度，满足供暖用户的需求。

1换热站的设计方案

在整个供暖的冬季，二次网供水温度是随着室外温度和用户热负荷来决定的。而在热交换站的控制中，通过调节一次网供水侧电动调节阀的开度改变供水流量来实现二次网出水口温度调节，从而保证了在室外温度或热用户负荷发生变化时，热源的总供热量与用户需热量相比配，以达到保证供热质量、满足人们生活的需要。

2模糊神经网络控制算法的研究

模糊神经网络是将一些专家知识预先分布到神经网络中，利用神经网络的学习功能来优化模糊控制规则和相应的隶属度函数，它既具有模糊系统的`模糊信息处理能力又具有神经网络的学习功能，实现了模糊系统的自学习和自适应。因此，利用模糊控制与神经网络相结合对换热站系统进行优化控制可以解决这类大滞后、时变性、非线性问题。

本文采用的模糊神经网络自学习控制系统框图如图所示，图中FNC表示模糊神经网络控制器。Ke、Kc、Ku分别表示量化因子和比例因子，To表示给定值，T(t)为实际的温度。其中以温度的给定值与测量值之间的偏差和偏差变化量作为输入量，以一次网阀门的开度作为输出控制量，通过调节控制阀的开度来改变一次供水的流量从而达到调节二次网供水温度的目的。由FNC模糊神经网络控制器来完成对过程的闭环控制。[2]。

2.基于模糊神经网络的生物质气化炉的智能控制篇二

随着人们对能源需求与日俱增,资源日益枯竭。同时,随着人们大量开采和使用石油燃料,环境被不断污染, 石化燃料资源也日趋紧张。生物质能是指绿色植物通过叶绿素将太阳能转换为化学能而储存在生物质内部的能量[1,2],其主要来源是: 农林废弃物、工业废水和废渣、城市生活垃圾以及人畜粪便等,具有清洁、可再生的优点,正逐渐受到广泛关注[3,4]。气化技术是利用生物质能的重要手段,目前采用气化技术将植物燃料的碳与游离氧、结合氧进行热化学反应,生成可燃气体,是利用生物质能的重要手段。而我国生物质气化技术起步较晚,处于简单控制阶段,气化过程中炉温波动大、成分不稳定,限制了生物质能的推广,亟需一种控制算法提高气化过程的产量和品质。

1工艺分析及控制结构

生物质气化是指生物质原料( 薪柴、锯末、麦秸、稻草等) 压制成型或经简单的破碎加工处理后,在缺氧条件下,送入气化炉中进行气化裂解,得到可燃气体并进行净化处理而获得气体产品的过程。其原理是在一定的热力学条件下,借助于部分空气( 或氧气) 、水蒸气的作用,使生物质的高聚物发生热解、氧化、还原、重整反应,热解产生的焦油等成分进一步热裂化或催化裂化为小分子碳氢化合物,获得含H2,CO,CO2和CH4的气体。

文中以秸秆作为生物质原料,以下流式固定床气化炉作为研究对象。燃料在炉内按照干燥、热解、氧化、还原4个阶段逐步进行气化反应。气化炉的控制目标是提高生物质能的转换效率的同时,提升可燃气体的品质。气化炉转换效率主要取决于炉温; 而可燃气体品质主要反映在其含氧量高低。当炉顶温度处于300 ℃ 时,其他各层均能达到较佳的温度区间。因此气化炉控制目标是炉顶温度稳定在300 ℃ 附近,同时限制可燃气体含氧量< 1% 。

结合控制目标,文中所设计的双闭环控制结构,如图1所示,分别对生物质燃料与一次风的投放量进行控制, 达到稳定气化炉炉顶温度和降低出口处可燃气体的含氧量的目的。

2硬件系统的设计

图2是系统硬件配置图,上位机服务器与操作站通过以太网相联,由系统上位机和下位机两部分组成,上位机装有WINDOWS NT服务器操作系统和Plant Scape组态软件的戴尔计算机,设有1台服务器和4台操作站,各上位机通过以太网进行通信。下位机则以Honey Well公司C200控制器为核心,由通信网卡、输入、输出、冗余、热电偶、热电阻等模块组成。上位机和下位机通过以通信网卡构成的Control Net控制网进行数据交互,可连到外网。

服务器与控制器通过冗余控制网相连。现场通过远程机架上的网卡和主机架网卡构成现场控制网。控制器选用HONEYWELL公司C200控制器,冗余结构。每一个主机架都由电源模块、网络接口模块、中央处理模块( C200) 构成。主机架上任何一模块出现问题将会自动切换到从机架,不会导致生产中断。远程机架由I/O模块构成。其中模拟量处理模块和数字量处理模块主要将现场4 ~ 20 m A信号、温度信号、压力信号、流量信号转换为中央处理模块所能识别的信号进行运算处理,并提供给操作人员一个准确的运行参数。同时操作人员的指令通过各输出模块输出相应的信号来控制现场的设备。

气化炉控制机房有操作站A、B机两台,A机作为机室的主机,在正常工作状态下,A机主要完成系统正常的监控功能,B机作为辅机主要完成多媒体语音提示报警功能,也具有监视功能。当A机出现故障时,将B机切换为主机完成系统监视及控制功能。控制程序的组态和工业流程画面的显示、棒状图、报警显示、历史趋势记录等功能主要由操作站完成。通过基于TCP/IP协议的Ethernet网与标准的计算机网络相连,操作站还可实现基础控制、过程控制和信息管理的自动化。

3工作原理及软件设计

3. 1模糊控制器的设计

在实际的生产工艺中,模糊控制器依据生物质气化炉温度的检测值和设定值之间的偏差及其偏差变化率,模糊规则经推理得到最优的给料量设定值。温度模糊控制模块的输入变量为温度检测值与设定值的偏差e及其变化率ec,输出变量为给料量的增量 Δu。

本控制器中,温度偏差e∈ [- 50,+ 50],论域E =[8, 8],模糊变量的词集选择为{ NL,NM,NS,O,PS,PM,PL} 。

浓度偏差变化率ec∈ [- 3,3],论域为EC = [ - 4,4],EC的模糊变量为{ NL,NS,O,PS,PL} 。

类似的,给料增量输出 Δu∈ [- 2,2],论域U =[ - 6,6],U的模糊变量为: { NL,NM,NS,O,PS,PM,PL}

依据现场实际情况,只有较大时,温度偏差变化率ec才能体现生物质气化炉温度的改变趋势。因此,控制增量U与偏差E的关系较为紧密,而EC则当作U的一个辅助参考变量。本模糊控制器把实际的控制策略归纳为控制规则表,如表1所示。

为了在传感器检测中降低异常值,将输入输出变量隶属度函数用梯形函数表示:

通过上面的模糊推理规则及隶属度,采用Mamdani模糊推理的重心法解模糊,得到模糊控制查询表。系统将浓度偏差e及其变化率ec模糊化后求得E、EC,通过查询表,得出控制输出U,经过清晰化接口,求得给料量的增量 Δu。

3. 2软件设计

根据多座生物质气化炉生产过程控制系统的总体设计要求和过程,系统软件主要包括两部分: 组态软件和应用软件。

组态软件采用是基于基于32位操作系统Windows NT的Honey Well公司的Plant Scape R400,它为用户提供了基于全面开放式接口的解决方案,通过标准的应用程序接口ODBC,OPC能够访问Plant Scape R400所采集的过程数据,还可借助脚本语言直接采用Windows提供的Win32 API的全部优势。通过Plant Scape R400,用户可以配置系统及编写、调试程序; 在线诊断Honey Well硬件状态; 控制DCS和I / O通道的状态等。

在生物质气化炉生产过程控制系统中,控制算法主要由2部分组成,包括温度环控制子系统的实现、可燃气体含氧量控制环控制子系统的实现。而这2部分的工作频率差异比较大,因而可将它们独立封装在不同的类中,实现软件功能。

1) 温度环控制子系统的实现

温度环控制子系统算法的流程图如图3所示。在生物质气化炉处于温度自动控制状态下,判断是否有新的干燥层温度反馈,即决定是否应进入温度自动控制周期进行气化炉上料速度的计算; 同时,在温度自动控制中,根据目前气化炉的温度反馈,结合历史数据,利用灰色遗传算法、计算出气化炉上料量的最佳给定,折算成上料速度下发量,考虑到实际生产过程中实时更新模型可能会导致计算量剧增,因此,灰色遗传预测模型每5 min更新一次。

2) 可燃气体含氧量控制环控制子系统的实现

可燃气体含氧量控制环控制子系统流程如图4所示。在生物质气化炉处于温度自动控制状态下,判断是否有新的干燥层温度反馈和可燃气体含氧量反馈,当采集到相应的反馈数据时,读取模糊控制器的参数设置,计算变论域伸缩因子,进行模糊推理得到最佳的一次风机转速,下发至执行机构。模糊控制器,控制周期较小,会导致风机转速波动频繁,气化炉温度抖动,较大时,系统的动态性能较差。通过实验控制周期设置为15 s。

4结语

实验证明,在气化炉温度控制系统这种复杂被控对象的控制中,模糊控制在对象参数变化时具有较强的抗干扰能力,能够对其进行较好的控制,故具有很好的工程应用价值。

摘要：介绍了一种基于模糊控制的气化炉温度控制系统的设计方法。采用灰色算法建立气化炉温度预测模型,引入模糊控制算法对气化炉一次风量进行控制,降低可燃气体含氧量,使气化炉内的温度按照设定的最佳控制曲线而变化,从而提高了气化炉内温度的控制精度,提高了工作效率。

3.基于模糊神经网络的生物质气化炉的智能控制篇三

基于模糊神经网络的数据通信子系统全局故障诊断

基于模糊神经网络理论,提出一种基于模型构建的.数据通信子系统(DCS)全局故障诊断方法.全局故障诊断模型的输入空间由故障征兆集组成,诊断过程由全局故障诊断规则实现,输出空间由故障类别集组成.基于对DCS系统结构的分析,选取了一些关键设备信息作为故障征兆信息.将故障征兆信息中的物理向量分析转化为算术数值判断,创建决策矩阵,构建全局故障诊断规则,实现了故障类别综合判定,从而完成全局故障诊断模型构建.以工程实例中的DCS典型故障类别为验证对象,对全局故障诊断模型进行了试验验证.该方法丰富了DCS故障诊断方法,总体精度可达到91.29%.

作者：高军武 Gao Junwu 作者单位：永济新时速电机电气有限责任公司,永济,044502刊名：现代城市轨道交通英文刊名：MODERN URBAN TRANSIT年，卷(期)：“”(3)分类号：U2关键词：轨道交通数据通信 DCS 故障诊断模糊神经网络

4.基于模糊神经网络的生物质气化炉的智能控制篇四

随着Internet业务量的迅速增长,一个有效而简单的拥塞控制方法成为网络管理中亟待解决的问题。作为高速路由器的一个重要模块,主动队列管理(AQM)近几年来受到越来越多的重视,在高速路由器中实施AQM策略是为了提供小的分组丢失、高的线路利用率以及低的队列延时,它与TCP端到端的拥塞控制相结合,是解决目前Internet拥塞控制问题的一个主要途径。

神经网络不需要建立精确的数学模型,具有强大的自学习功能,通过适当的训练就能准确地获得流量的特征,进行正确的预测,在高速网络中的应用已有许多[1,2]。其中许多基于神经网络的流量预测模型大多采用3层BP神经网络(Back Propagation Neural Network,BPN)。BPN有很大的局限性,且收敛速度慢难以满足实时要求,网络结构的不确定性使得人们很难得到理想的网络模型。将模糊逻辑与神经网络相结合,使模型具有处理不确定性问题的能力,同时又具有很强的学习能力,适合于网络动态环境的变化。本文提出了一种基于模糊神经网络(Fuzzy Neural Network,FNN) 进行流量速率预测的拥塞控制策略。用神经网络来实现模糊推理,可自适应地修正隶属函数的参数和加权系数,从而达到某种性能指标的最优化。

1算法描述

图1给出基于模糊神经网络的控制机制来实现自适应过程。图中ke,kc是量化因子,kd是比例因子。由于路由器中的队列长度是可以实时获取的,因此可采用队列长度的误差x1=Qref-q(k)及速率的误差x2=r0-r(k)的量化值作为模糊神经网络的输入,该方法的优点是模糊隶属度函数及模糊规则是通过对大量已知数据的学习得到,而不是基于经验或直觉任意给定的,这对于网络这样的复杂系统是非常适合的。r(k)可以按文献[3]中的方法求得。

undefined。 (1)

式中,f ′=e-T/f<1是一个常量,T是测量周期,lk是第k个测量周期内到达的总字节数,r(k)是第k个测量周期末测得的输入速率,f是影响测量结果正确与否的一个常量。

文中采用常规PD(比例微分)控制器提取初始的模糊规则,系统运行过程中再利用误差的反向传播算法对模糊神经网络的参数进行在线自适应调节,从而达到比PD控制器更好的性能。

图1中,FNN为模糊逻辑神经网络控制器,采用二维模糊控制器,输入分别是受控队列长度的瞬时值q(k)与设定点Qref的偏差x1=Qref-q(k)和速率的偏差x2=r0-r(k),这两个输入能够较严格地反映受控路由器中输出变量的动态特性。输出p(k)是标记概率。

FNN基于两个输入x1和x2动态地计算标记概率,TCP源端根据收到的p(k)调节发射窗口的大小(源端发射速率)。本系统的设计目标是通过模糊逻辑控制器根据当前队列的大小以及速率的大小调节分组标记概率,使IP路由器的队列长度达到预定的目标队列长度。

2FNN模型

本设计所考虑的FNN模型共有四层。两个输入x1和x2,一个输出p(k)。第一层和第二层是模糊控制规则的前提部分,即第一层为输入,第二层生成隶属函数。第三层和第四层是模糊控制规则的结论部分。各层之间的关系如下,其中net、out的上标表示层数。

第一层:输入层

netundefined=x1 netundefined=x2。 (2)

第二层:隶属函数计算层

undefined;k=1,…7)。 (3)

式中,λi和σi是第i个节点(输入隶属函数)的可调的均值和方差。

第三层:综合计算层

undefined。 (4)

outundefined=netundefined。 (5)

第四层:推理结果输出层

undefined。 (6)

undefined。 (7)

式中,wundefined为可调加权系数。

通过上述模糊逻辑到神经网络的映射和结合,将模糊逻辑最重要的参数,隶属函数的形状和位置,以及模糊规则转化为神经网络的权值。可用下面的学习算法来训练结论部分的加权系数wundefined和确定前提部分的隶属函数参数λi、σi。自动调整模糊控制规则隶属函数的形状和加权系数,从而达到不断学习和优化模糊规则的目的。

采用BP算法来训练加权系数wundefined,取性能指标如下:

undefined。 (8)

依最速下降法修正网络的加权系数,即按J对加权系数的负梯度方向搜索调整。

undefined。 (9)

式中,η是学习速率。

式中,∂q(k)/∂q*(k)可用符号函数sgn(∂q(k)/∂q*(k))近似代替。

用类似的学习算法可以求出钟形隶属函数的参数λik和σik。

根据以上各式进行模糊推理,可以自适应地修正隶属函数的参数和加权系数。从而很好地响应系统参数的变化。

3系统仿真

仿真实验基于文献[4]中的非线性流体流模型,对N-F和PD-AQM两种控制方案进行了系统仿真。模型参数选择参照文献[4],取TCP源端分组数N=50,链路容量C=300分组/s,测量周期T=0.2 s,据此计算出回路时间R=0.5 s,要求Qref=100分组。图2给出2种控制方案仿真结果。对于如上所设的参数,从图中可以看出,两种控制器都能取得好的控制效果。但PD控制方式要经过比较长的时间才能稳定。

图3分析了2种控制方案对于网络参数变化的鲁棒性,C从原来300分组/s变为250分组/s,N从原来50变为30,R从0.5 s变为0.02 s。仿真结果如图3所示。从图中可以看出采用PD控制方案,缓冲器响应时间很长,表现出强烈的不稳定性。而采用基于神经网络的模糊控制(N-F)设计方案,虽然在开始出现一些振荡,但很快趋于平稳,表现出很强的鲁棒性。

4结束语

本文基于模糊神经网络提出了一种拥塞控制方法。该方法充分利用神经网络的自学习特点,可以在线对模糊系统的参数进行调节,同时可以根据样本控制器对初始模糊规则进行提取,使基于神经网络的模糊控制系统既具有很好的初始设置,又具有较好的自适应调节能力。仿真结果表明在网络参数动态变化的情况下,该方法能提高响应速度,同时具有更强的鲁棒性。

参考文献

[1]何小燕.一种基于FNN的高速网络拥塞控制策略[J].软件学报,2001,12(1):41-47.

[2]吴新余.CDMA蜂窝系统中基于模糊神经网络的反向链路功率控制[J].电子学报,2000,28(11A):101-104.

[3]Stoica S Core-stateless fair queuing:Achieving approximately fair bandwidth allocations in high-speed networks.Proceedings of SIGCOMM[C]1998:118-130.

5.基于模糊神经网络的生物质气化炉的智能控制篇五

1 人工神经网络与模糊逻辑系统介绍

1.1 人工神经网络

人工神经网络[2]由神经元组成,这些神经元用于处理神经网络中传递的信息,并通过权值连接,神经元是一多输入单输出的非线性器件。一个具有R个输入的神经元模型如图1所示。每个输入pR与对应权值w1,R的乘积之和与阀值(偏置值)b一起作为传递函数(即激活函数)f的输入。网络输出可表示为:

undefined

其中W = [w1,1,w1,2 , …,w1,R],p=[p1,p2, …,pR]′;b和w1,R都是可调整的标量参数;R表示输入向量元素的个数。

在实际应用中往往将多个并行操作的神经元组合成层,图2所示的是一个3层神经网络。中间层的输出就是下一层的输入,这样每一层都可以看成一个单层来处理,而且可以确定每一层的所有向量和矩阵,每一个神经元的偏置输入是常量1。多层网络中的层扮演着不同的角色。图2所示的3层网络有1个输出层(第3层)和2个隐层(第1和第2层)。神经网络最大的特点在于他具有学习的功能,能通过学习算法调整网络中的权值。其目的是使期望输出值与实际输出值之间的误差达到最小。

1.2 模糊逻辑系统

模糊逻辑系统[3]由模糊产生器、知识库、模糊推理机和反模糊化器4部分组成,如图3所示。模糊产生器将输入的精确量进行模糊处理,并用相应的模糊集合表示。给定论域U,A={x}是给定的一个由论域U到[0,1]的一个映射:μA:U→ [0,1],该映射μA称为模糊集合A的隶属度函数,μA(x)越接近于1,则A中的元素x属于A的程度越高,反之属于A的程度越低。

知识库由数据库和规则库组成。数据库主要包括各语言变量的隶属度函数、尺度变换因子以及模糊空间的分级数等;规则库由若干模糊推理规则组成,反应了专家的经验和知识,其规则形式为:

undefined

其中,x=(x1,x2,…,xn)TU1×U2×…×Un和y∈V均为语言变量,l=1,2,…,M为规则数,Aundefined和Bl分别为Ui⊂R和V⊂R上的模糊集。

模糊推理机根据模糊规则库中的模糊推理知识以及由模糊产生器产生的模糊集合,基于模糊逻辑中的蕴涵关系及推理规则,推理出模糊结论,将其输入到反模糊化器;反模糊化器将论域V上的模糊集合一一映射为V上的确定的精确点。

2 模糊神经网络模型的设计与实现

2.1 模糊神经网络模型的选定

由以上介绍可知,在预测领域中,模糊逻辑具有较强的结构性知识表达能力,能较好地表示用语言描述的经验知识、定性知识,但通常不具备学习能力,只能主观地选择隶属度函数和模糊规则。神经元网络具有强大的自学习能力和数据直接处理能力,但网络内部的知识表达方式不清楚,在学习时只能从任意初始条件开始,其学习的结果完全取决于训练样本。

本文将神经网络的学习算法与模糊逻辑理论结合起来,利用正规化模糊神经网络(NFNN)实现模糊逻辑系统;用模糊规则表示神经网络,用预先的专家知识以模糊规则的形式初始化,用神经网络的学习算法训练模糊系统,然后结合神经计算的特点实现推理过程。

2.2 模糊神经网络模型的结构

本文采用一个3层的前向网络(如图3所示)来构造模糊系统(见图3)。这样模糊神经网可以用通用的三层模糊感知器来表示,该模糊感知器定义如下:

(1)undefined是一个非零的神经元集合,N={1,2,3}是U的索引值集合,对所有的i,j∈N且满足为输入层,为规则(隐含)层,为输出层;

(2) 网络的结构定义为:

undefined

存在连接关系W(μ,v),μ∈Ui,v∈Ui+1(i∈{1,2}),F(R)是R上所有模糊子集的集合;

(3) 集合A对每一个μ∈U定义了一个激活函数Aμ来计算激活值aμ;

(4) 集合O对于每一个μ∈U定义了一个输出函数Oμ,来计算输出值Oμ;

这里采用中心平均模糊消除器[4]实现模糊系统的反模糊化,其公式如下:设由每一条模糊推理规则所导出的V上的模糊集合为B′:

undefined

其中undefined,以μB′(undefinedl)为权重,对undefinedl进行加权平均,则有:

undefined

其中,M为规则数。

(5) 集合NET对每一个μ∈U定义了一个传递函数NETμ来计算输入值netμ,对输入单元μ∈U1:

undefined

这里采用单值模糊产生器进行网络模糊化,FUZZμ是模糊化函数,即:

undefined

2.3 模糊神经网络模型的学习算法

本系统中采用最小二乘学习算法,其算法流程如图4所示。本系统的模糊逻辑系统采用的是单值模糊产生器式(7)、模糊蕴涵积运算,反模糊化采用中心平均模糊消除器式(5),μ(x)采用正态隶属度函数:

undefined

设:

undefined

其中M=22,n=7,则:

undefined

对n个样本点(xp,yp),p=1,2,…,n 。令:

undefined

则有:

undefined

其性能指标为:

undefined

为使性能指标最小,对他求导数undefined,则有:

undefined

此时得到的θ*就是使网络输出误差最小的输出值。

2.4 模糊神经网络的编程实现

系统主要通过4个类来描述神经网络模型。他们是神经元类、神经元权类、神经元层类、神经元网络类。神经元类的作用是模拟单个神经元的数据结构和计算过程。神经元权值类用于保存神经元之间连接的权值。神经元层类的作用是生成每一层的神经元,并进行每一层的计算,他接受神经元网络类的调用,并调用神经元类的函数实现每一层的计算。神经元网络类定义了整个神经网络结构和所有的网络操作,他提供公共函数给应用程序调用,他的计算函数调用神经元层类和神经元类的函数进行网络计算。

通过4个类的描述,将建立和运行神经网络所需的主要数据结构和计算过程做了定义。当程序运行时,首先由应用程序生成神经网络类实例,然后此网络类实例进行层类实例的建立,接下来层类实例建立每层的神经元实例。同时,神经网络类也从外部文件读取网络结构的连接和权值数据,供建立网络时使用。

3 模糊神经网络的预测验证

模糊神经网络的预测验证如表1所示。

系统模拟某战场环境作战参数,构造一个7个输入节点、6个输出节点的模表1 模糊规则中模糊单值糊神经网络,模糊规则中Bl取值见表1,系统基本能完成对战场态势的正确预测。预测结果,可以通过对输入变量取多个样本进行Matlab仿真而获得,根据式(13)确定性能指标J的值,从而求得网络最优输出值θ*。在此,选取某一种结果进行预测仿真训练[5],当式(8)中隶属度函数均方根值取σ=0.4时,仿真结果显示的各输入样本的网络输出与理想输出的误差如图5所示。从图5中可以看出,经过训练后,网络输出误差可以小于1.5×10-3。

4 结语

模糊神经网络模型把神经网络的学习算法与模糊逻辑理论相结合,将模糊系统用类似于神经网络的结果表示,再用相应的学习算法训练模糊系统,通过样本的学习算法提高网络性能。此模型曾经用于某军事模拟对抗系统中战场态势的预测,成功地实现了该模型的预测功能。但是模糊推理机是基于知识库中的知识和规则进行推理的,如何建立具有专家经验和知识的知识库,是模糊神经网络模型应用中的难点和重点。如何建立实用的知识库

以及决策过程中存在许多不确定性因素等问题还有待于进一步研究。

摘要：针对智能决策支持系统中经常遇到的预测类问题,根据人工神经网络和模糊逻辑系统的各自特点,设计一种模糊神经网络模型,将模糊系统用类似于神经网络的结构表示,再用相应的学习算法训练模糊系统实现模糊推理。并对此模型进行预测验证和编程实现。

关键词：智能决策支持系统,人工神经网络,模糊逻辑系统,模糊神经网络

参考文献

[1]George M Marakas.21世纪的决策支持系统[M].朱岩,译.北京:清华大学出版社,2002.

[2]Martin T Hagan,Howard B Demuth,Mark H.Beale.神经网络设计[M].戴葵,译.北京:机械工业出版社,2003.

[3]刘有才.模糊专家系统原理与设计[M].北京:北京航空航天大学出版社,2003.

[4]张乃尧,阎平凡.神经网络与模糊控制[M].北京:清华大学出版社,1998.

6.基于模糊神经网络的生物质气化炉的智能控制篇六

关键词：永磁同步电动机,递归模糊神经网络控制器,免疫遗传算法,矢量控制

1 引言

永磁同步电动机(PMSM)具有体积小、损耗低、响应快、效率高、可靠性好以及对外界环境适应性强等优点,目前在高性能电气传动系统中得到广泛的应用。但由于它的多变量、严重非线性、参数时变及耦合性强,往往还受到负载干扰、自身的非线性等诸多不确定因素影响,导致其抗干扰能力差,影响PMSM控制性能。PMSM矢量控制是一种高性能的控制策略,但控制性能的好坏主要取决于控制器的设计。传统的PI控制器是以被控对象的数学模型为设计依据,尽管其控制算法简单、鲁棒性好,并有一定的控制精度,但它毕竟是一种线性控制,不能很好地满足存在严重非线性的PMSM系统高精度、快响应的要求。为此,本文结合模糊逻辑控制和神经网络的优缺点,以递归模糊神经网络取代原来的BP网络,形成一种新的模糊神经网络——递归模糊神经网络(RFNN),将RFNN控制器作为速度调节器应用于PMSM矢量控制调速系统中,并利用免疫遗传算法(IGA)在线优化RFNN控制器中的参数。仿真结果表明,本文设计的模糊神经网络速度控制器应用于永磁同步电动机矢量控制系统,能实现精确的速度控制,具有良好的抗干扰性能和较强的鲁棒性。

2 PMSM数学模型

图1是1台2极永磁同步电动机的空间矢量图。矢量控制的基本原则是把电动机的定子电流分解为直轴电流分量id和交轴电流分量iq 。对永磁同步电动机来说,一种有效的矢量控制策略就是通过保持定子电流的直轴分量id为零,电磁转矩与定子电流的交轴分量iq成正比,以实现良好的线性解耦控制效果。

永磁同步电动机的d-q轴模型的电压方程为

$[\begin{array}{l} u_{d} \\ u_{q} \end{array}] = [\begin{matrix} R_{s} & 0 \\ 0 & R_{s} \end{matrix}] [\begin{array}{l} i_{d} \\ i_{q} \end{array}] + [\begin{matrix} \frac{d}{d t} & ω_{r} \\ - ω_{r} & \frac{d}{d t} \end{matrix}] [\begin{array}{l} Ψ_{d} \\ Ψ_{q} \end{array}] (1)$

永磁同步电动机的磁链方程为

$[\begin{array}{l} Ψ_{d} \\ Ψ_{q} \end{array}] = [\begin{matrix} L_{d} & 0 \\ 0 & L_{q} \end{matrix}] [\begin{array}{l} i_{d} \\ i_{q} \end{array}] + [\begin{array}{l} Ψ_{f} \\ 0 \end{array}] (2)$

永磁同步电动机的电磁转矩为

Te=1.5p[Ψfiq+(Ld-Lq)idiq] (3)

式中:ud,uq为d,q轴定子电压;Rs为d,q轴定子三相绕组电压;Ld,Lq为d,q轴定子绕组电感;p为电机极对数;Ψf 为永磁体磁链;ωr为转子电角速度。

3 基于IGA优化的递归模糊神经网络控制PMSM矢量调速系统

3.1 系统原理与结构

在分析永磁同步电动机数学模型基础上,本文设计的基于递归模糊神经网络速度控制器的PMSM矢量控制系统结构模型如图2所示。

该控制系统包含一个速度外环和两个电流内环,电流环通过对id和iq 的解耦控制实现转矩控制。速度环的作用是增强系统抗负载扰动的能力,并决定系统的运行性能。利用递归模糊神经网络控制器取代速度环上传统的PI控制器,作为永磁同步电动机闭环矢量控制系统的转速调节器,并采用免疫遗传算法在线优化递归模糊神经网络的参数,从而极大地提高了系统的响应速度、控制精度及鲁棒性能。

调速系统采用交-直-交电压源型变压变频技术方案,PWM技术使用空间矢量脉宽调制法,目的是减少逆变器输出电流的谐波成分及电机的谐波损耗,降低转矩脉动,从而使永磁同步电动机获得幅值恒定的圆形磁场,即正弦磁通。

3.2 递归模糊神经网络控制器

本系统采用具有研究动态特性的递归模糊神经网络(RFNN)控制器结构如图3所示。

它是由4层BP网络组成,即输入层、模糊化及递归层、规则层、去模糊化及输出层,其中在第2层引入递归神经元,递归神经元有内部反馈连接,它以反馈连接的形式存储内部信息,使网络输出不仅取决于当前输入,而且还取决于过去的输入和输出,从而形成局部或全局递归的网络结构,能够有效地处理动态系统的非线性映射问题,具有较快的收敛速度和较少的神经元数目,并进一步简化了网络模型。

第1层:输入层。将输入矢量x=[e,ec]T引入网络,每个神经元的输入量均换算在模糊域[-1,1]内。此层输出节点为

O $_{i}^{(1)}$ =I $_{i}^{(1)}$ =xii=1,2 x1=e x2=ec (4)

第2层:模糊化及递归层。模糊化输入变量,每个输入采用5个模糊语言变量{PB,PS,0,NS,NB}表示,分别为模糊集的负大、负小、零、正小、正大,计算各输入分量属于各语言变量值模糊集合的隶属度函数。这里隶属度函数采用高斯基函数来表示。该层共有10个节点,其输出节点为

O $_{i j}^{(2)}$ =μij(xi)=exp[-(I $_{i j}^{(2)}$ -a $_{i j}^{2}$ )2/b $_{i j}^{2}$ ] (5)

其中 I $_{i j}^{(2)}$ =O $_{i}^{(1)}$ i=1,2 j=1,2,…,5

式中,aij,bij分别为高斯基函数的中心和宽度,此层每个节点都具有相同结构的递归节点,此层输入节点为

式中:rij为递归单元的连接权;O $_{i j}^{(2)}$ (t-1)为该层前一时刻的输出。

第3层:模糊控制规则层。“∏”表示模糊AND操作,这里用“×”乘积实现模糊集的“AND”运算。此层共有25个节点,其输入节点为

$\begin{array}{l} Ι_{k}^{(3)} = Ο_{1 k_{1}}^{(2)} \times Ο_{2 k_{2}}^{(2)} \\ k_{1} = k_{2} = 1, 2, \dots, 5 \\ k = k_{1} k_{2} = 1, 2, \dots ‚ 25 \end{array} (7)$

输出节点为

O $_{k}^{(3)}$ =I $_{k}^{(3)}$ (8)

第4层:去模糊化及输出层。实现解模糊操作,计算所有规则的输出之和,并作归一化处理。此层输入节点为

$Ι^{(4)} = \sum_{k_{1}, k_{2} = 1}^{5} Ο_{1 k_{1}}^{(2)} Ο_{2 k_{2}}^{(2)} \times ω_{k_{1} k_{2}} = \sum_{k = 1}^{25} Ο_{k}^{(3)} \times ω_{k} (9)$

$u = Ο^{(4)} = \frac{Ι^{(4)}}{\sum_{k_{1}, k_{2} = 1}^{5} Ο_{1 k_{1}}^{(2)} Ο_{2 k_{2}}^{(2)}} = \frac{Ι^{(4)}}{\sum_{k = 1}^{25} Ο_{k}^{(3)}} (10)$

式中:ωk 为第3层(规则层)与第4层(输出层)之间的连接权值。

3.3基于IGA优化的递归模糊神经网络控制器的实现

由于递归模糊神经网络的梯度信息不容易获取,所以基于非梯度的遗传算法成为递归模糊神经网络学习的重要手段之一。免疫遗传算法(IGA)是近年来基于生物免疫机制的一种改进遗传算法,是一种新型的计算智能方法,它是在遗传算法的基础上融合了生物免疫系统的抗原识别、抗体多样性、免疫记忆、浓度控制等机制。解决实际问题时,在保持抗体多样性的情况下,找出针对该抗原的抗体,即问题的解。与标准遗传算法相比,IGA具有以下显著优势:1)免疫记忆功能。该功能可以加快搜索速度,提高遗传算法的总体搜索能力;2)抗体多样性保持功能。该功能可以提高遗传算法的局部搜索能力;3)自我调节功能。该功能可提高遗传算法的局部搜索能力,避免陷入局部最优解。

本系统中,免疫遗传算法的输入为参考模型的输出ωr 与转子实际输出电角速度ω之间的偏差e及其偏差变化率ec。先将递归模糊神经网络控制器作为系统转速调节器,再利用免疫遗传算法在线优化递归模糊神经网络参数,其中包括第3～4层间的连接权值ωk、第2层的高斯函数的中心值aij 和宽度bij以及第2层的递归单元的连接权rij、第2～3层之间的连接权值ωjk等。因此应用免疫遗传算法对网络进行训练,在线优化和调整上述参数,能使递归模糊神经网络控制器具有良好的控制性能,并且对系统参数变化和外界负载扰动具有较强的鲁棒性。

4 IGA算法的设计与实现

IGA算法的设计与实现有如下几种。

1)读入初始化条件,将给定的特定问题视为抗原,并对其进行具体分析,找出最基本的特征信息,确定待优化变量aij , bij,ωk,rij等。

2)确定IGA的运行参数:群体规模Mpop=30,交叉概率Pc=0.8,变异概率Pm=0.02。

3)产生初始群体(抗体)并编码。如果是记忆中的抗原,则从记忆细胞中取出相应的抗体组成IGA的初始群体,否则随机生成初始群体。选择一定的编码方案(本文采用十进制)对其编码,组成基因码串,每一码串代表一个个体,表示优化问题的一个解。本系统可选择(aij,bij,ωk,rij)为每一抗体对应的网络结构参数,共有m组(s=1,2,…,m)作为初始抗体群体。

4)适应度计算。按编码规则,计算每个抗体的适应度。由于进化只能向着使适应度函数值增大的方向进行,因而适应度函数是以构造目标函数倒数的形式。设抗体Ps对应的网络的能量函数为Es,则适应度函数Fs为

$F_{s} = \frac{1}{E_{s} + ξ} (11)$

$E_{s} = \frac{1}{2 Μ} \sum_{n = 1}^{Μ} \sum_{j = 1}^{Ο} (Τ_{j}^{n} - Y_{j}^{n})^{2} (12)$

式中:ξ为大于0的常数;M为训练样本(抗体)总数;O为输出节点数;T $_{j}^{n}$ ,Y $_{j}^{n}$ 分别为第n个训练样本在第j个输出节点的期望输出和实际输出。

5)演变记忆细胞。若是新抗原,则利用当前种群中适应度高的抗体替换记忆细胞中适应度低的抗体;否则,将当前种群中适应度高的抗体加入记忆细胞中。

6)抗体的促进和抑制。计算当前种群中适应度值相近的抗体浓度,即相近抗体数与群体总数的比值。若抗体的浓度较高,则减小抗体的选择概率(即抑制);反之,则加大抗体的选择概率(即促进),以此来保持种群中个体的多样性。

7)抗体进化操作(交叉和变异)。按交叉概率Pc和变异概率Pm进行与标准遗传算法(SGA)相同的交叉和变异操作,对产生的新一代群体重新进行评价、选择、交叉和变异等操作,如此循环重复,不断提高群体最优抗体的适应值和平均适应值,直至最优抗体的适应值达到规定的范围,或最优抗体适应值和群体抗体的平均适应值不再提高,同时满足各项约束条件,则其迭代过程收敛,便输出结果,IGA算法结束。

5 仿真结果分析

分别用传统PI控制器和递归模糊神经网络(RFNN)控制器作为永磁同步电动机(PMSM)矢量控制系统的转速调节器,应用Matlab/Simulink建立PMSM矢量控制系统的仿真模型,并进行仿真实验。仿真中永磁同步电动机参数为:额定功率500 W,额定相电压220 V,额定转速1500 r/min;定子d轴电感Ld=0.027 H,q轴电感Lq=0.067 H,定子相绕组电阻Rs=4.495 Ω,转动惯量J=0.001 79 kg·m2,极对数为2。电流调节器选用PI调节器,其参数Kp=2 ,Ki=35。系统在给定转速nr=1 500 r/min,负载转矩TL=2 N·m时启动,并在t=0.7 s时给电机加一个10 N·m负载,其响应曲线如图4所示。

图4中,曲线①、②分别表示PI控制器和RFNN控制器作用下的转速响应曲线。从图4中可以看出,无论是响应速度还是超调量,曲线②均优于曲线①,说明递归模糊神经网络控制器能对被控对象实现较好的控制效果。

为了测试在应用免疫遗传算法优化方法后递归模糊神经网络控制器的控制性能,仿真时给定速度指令和负载转矩设置仍同上。图5a、图5b分别为该情况下的转速响应曲线和转矩响应曲线,可以明显观察到转速在达到稳态时仅比给定转速的指令值略有下降,大约在1 448 r/min,误差很小。图5b中转矩曲线变化比较平滑,即使在负载发生突变时转矩变化也较平缓,超调量较小。仿真结果表明,基于IGA的递归模糊神经网络控制器与常规PI控制器和RFNN控制器相比,能更好地适应被控参数变化,具有更快的响应速度、更高的稳态精度和更强的抗扰动能力,显示其很强的鲁棒性。

6 结论

以基于免疫遗传算法的递归模糊神经网络控制器取代传统的PI控制器应用于永磁同步电动机的矢量控制系统,使用该控制器作为速度调节器对永磁同步电动机进行精确的速度控制。仿真实验结果表明,该方法得到的各项性能指标均优于PI控制和递归模糊神经网络控制方式,具有很好的适应性和很强的鲁棒性,取得了比较理想的控制效果,从而为实现永磁同步电动机的智能化调速控制提供了切实可行的技术方案。

参考文献

[1]王丽梅,田明秀,王力.永磁同步电动机的神经网络模糊控制器设计[J].电气传动,2006,36(8):34-37.

[2]龚晓峰,薛琪伟.神经网络和模糊算法相结合的永磁同步电动机的鲁棒控制[J].中小型电机,2005,32(3):14-17.

[3]曹先庆,朱建光,唐任远.基于模糊神经网络的永磁同步电动机矢量控制系统[J].中国电机工程学报,2006,26(1):137-141.

7.基于模糊神经网络的生物质气化炉的智能控制篇七

作为当代物流处理自动化的有效手段和柔性制造系统的关键设备,自动导引车(AGV)已经得到了越来越广泛的应用,AGV因其自身的特点和诸多优势,广泛应用于医疗、卫生、汽车制造业、烟草行业、工程机械行业、机场等物资运输场所[1,2,3]。一般来说,主要应用范围有如下几个方面[4,5]:①仓储业;②制造业;③邮局、图书馆、港口码头和机场;④烟草、医药、食品、化工;⑤危险场所和特种行业。因而对AGV的研究也具有十分重要的理论意义和现实意义。

自动导引车(AGV)在行进过程中的主要任务是避障及路径规划,即避开障碍物,走出一条无碰的路径。根据AGV对环境信息感知程度的不同,路径规划分为两种:环境信息完全知道的全局路径规划和环境信息完全未知或局部未知的局部路径规划。全局路径规划一般离线进行,常用的方法主要有可视图法、栅格法、结构空间法、拓扑法、模拟退火法、遗传算法和蚁群算法等智能算法。局部路径规划常用的方法有人工势场法、模糊逻辑算法和神经网络法等[6]。

自动导引车(AGV)是一种具有高度非线性、强耦合的对象,且具有诸如摩擦、负载变化等不确定因素,传统的基于对象的控制方法很难精确地控制AGV。为了精确的控制自动引导车(AGV),许多学者进行了大量的研究,也研究出了许多方法,如模糊控制、神经网络和模糊神经网络等。其中,模糊控制策略已经比较成熟,辛辛那提大学(University of Cincinnati)已经设计出带模糊控制器的AGV—Bearcat系列。近来的趋势表明,越来越多的学者已经把注意力集中到神经网络在机器人上的应用。模糊控制和神经网络各有特点。模糊控制解决了智能控制中人类语言尤其是不确定性语言的描述和推理问题,但是其处理数据、抗干扰和自学习的能力较差。神经网络模拟人脑细胞的分布、工作特点和自组织功能以实现并行处理、自学习和非线性映射等能力,但是不能直接处理结构化的知识,需要大量的训练数据,而且任何修改都要重新训练,训练生成的控制规则是不可见的,而且难以理解。

将神经网络与模糊控制结合起来组成模糊神经网络,能够较好的克服二者各自的缺点,既可以使模糊控制具有自学习的能力,又可以赋予神经网络推理的能力,同时还能够使网络的结构、权值具有明确的物理意义,使得网络的设计和初始化都十分容易[7,8]。本研究将应用模糊神经网络进行AGV的避障路径规划。

1 AGV的行驶环境

AGV所处的环境定义为以其机体几何中心为中心、半径为R的圆形区域,如图1所示[9,10]。为了满足不同的理解规划和控制要求,可通过调整R来调节环境范围,所以半径R是环境识别时一个重要的参数。当取R=R1时,AGV当前环境是不存在障碍物的;当取R=R2时,那么AGV当前环境是有障碍物的环境。障碍物的识别依赖于各种视觉和传感器系统信息,这本身就是非常复杂的技术问题,这里做如下假设:

(1) 假设障碍物的位置能准确检测到,即di(i=1,2,3,…)可以通过各种测距传感器实际测量;且障碍物运动速度为0;

(2) 假设AGV能精确定位。

AGV行驶的环境可以分为有障碍物区和无障碍物区。不同行驶环境,行驶方式和策略有所不同。从人类的驾驶经验可知,在遇到障碍时驾驶员会放慢速度,驾驶的注意力主要放在避让障碍物上。在无障碍物区行驶时,驾驶员会提升速度朝目标点行驶。

考虑到AGV的位置与方向,AGV的环境可被分为若干分区域,分别称为前边、左边、右边、后边等。根据相应的分区域是否有障碍物的情形,AGV所处的环境将被定义为相应的环境类型。AGV环境的分类也可以采用不同的分法,如图1所示,可以将环境划分成3个分区(前区、左区、右区,也称三分区),也可以将环境划分成5个分区(前区、左区、右区、左前区、右前区,也称五分区),当然还可以继续细分,一般分区越多对传感系统配置的要求就越高、信息计算量也就越大,所以分区数量的选择应该视AGV运动控制的具体要求而定。对于三分区的情形意味着将前方、左方、右方的障碍物距离作为环境识别的参数,而五分区的情形则意味着将前方、左方、右方、左前方、右前方的障碍物距离作为环境识别的参数,等等。需要指出的是,既然环境的类型与AGV的位置和方向有关,那么AGV的位姿的改变就可能将一个特定的环境表示为不同的环境类型,因此环境的类型会随着AGV位姿的变化而变化。AGV前方、左方、右方、左前方和右前方的障碍物距离分别用df、dl、dr、dlf和drf来表示,如果所有的障碍物距离都大于环境半径R,则AGV所处环境就可认为是无障碍的环境,否则就是有障碍的环境。所以在三分区的情况下就会有3个方向的障碍物距离df、dl、和dr,AGV就有8种可能的环境类型,如图2所示。然而当环境为五分区情形时(对应的障碍物距离为df、dl、dr、dlf和drf),则AGV的环境有32种可能的类型。

图2中环境类别(a)表示无障情况,其余环境类别表示有障情况。

2 路径规划总体设计

路径规划的结构如图3所示。

下面着重介绍避障路径规划。

2.1 避障路径规划

环境中存在障碍物时,路径规划控制系统具有高度不确定性。系统结构如图4所示。

系统输入包括:3个方向上探测的障碍物距离信息、环境类别以及目标点与小车当前车身方向夹角Δθ。系统输出为转向装置控制量α和期望速度v。这是一个有5个输入量,2个输出量的MIMO系统(多输入多输出系统)。对于这种具有高度不确定性的MIMO系统,传统的控制方法不能达到很好的控制效果[11]。本研究采用模糊神经网络进行AGV的避障路径规划。

2.2 模糊神经网络控制器的设计

2.2.1 输入量的模糊化

避障路径规划模糊神经网络控制器的输入包括环境类别号、目标点与小车当前车身方向夹角Δθ、以及3个方向上的障碍物距离信息。各输入、输出量的隶属函数的定义[12]如图5所示。

环境类别num的隶属函数如图5(a)所示。模糊变量环境类别号No取值为0~6,分别对应图2中的(b)~(h)7种环境类别。

小车前方障碍物距离DMid的模糊化隶属函数如图5(b)所示,m ∈(0,300) cm。共有5个离散值分别对应不同的距离段:1—[0,50] cm;2—[50,70] cm;3—[70,150] cm;4—[150,220] cm;5—[220,300] cm。模糊语言变量Mid取值分为B(远),M(中),S(近)三档。隶属函数形状为梯形。

左、右两侧障碍物距离Dleft、Dright的隶属函数如图5(c)、(d)所示。模糊语言变量L、R共有5个离散值分别对应不同的距离段:1—[0,20] cm;2—[20,40] cm;3—[40,60] cm;4—[60,80] cm;5—[80,100] cm。模糊语言变量L、R取值均分为B(远),M(中),S(近)三档。

小车车身与理想方向的偏差Δθ的模糊化隶属函数如图5(e)所示。它有两个离散值FZ,NZ。隶属函数含义如下:

$D_{s i t a} = {\begin{matrix} F Ζ & Δ θ \geq 0 \\ Ν Ζ & Δ θ < 0 \end{matrix}$

式中语言值NZ、FZ—目标点在小车右侧或左侧。

输出速度变量vt的模糊化隶属函数如图5(f)所示。语言变量值分为:中速前进(FM),慢速前进(FS)和后退(BA)三档。

转向装置控制量α的隶属函数如图5(g)所示。其语言变量值分为:LL(左大转弯),LS(左小转弯),Z(保持当前方向),RS(右小转弯),RL(右大转弯)五档。如图中所示,这五档分别对应不同的转向机构控制量-α2~α。

2.2.2 模糊神经网络控制器设计

模糊神经网络控制器在输入/输出参量的选择,以及模糊论域和模糊子集的确定方面,与一般模糊控制器没有什么区别,只是在推理手段上引入了神经网络[13]。模糊神经网络结构如图6所示。图中,第1层为模糊化,第5层为清晰化即去模糊化层,模糊化与清晰化中间的神经网络为BP网络,第2、3、4层分别为BP网络的输入层、隐层和输出层。令x1~x7为输入量环境类别num的模糊子集,x8~x12为输入量前方距离DMid的模糊子集,x13~x18为输入量左方距离Dleft的模糊子集,x19~x24为输入量右方距离Dright的模糊子集,x25、x26为输入量目标点与小车当前车身方向夹角Δθ的模糊子集。y1~y3为输出量速度变量vt的模糊子集,y4~y8为输出量转向装置控制量α的模糊子集。每一个输入/输出参量的模糊量如表1所示。

本研究根据盲人走路和汽车驾驶的思维方式制定了如下所示的模糊控制规则:

若环境类别为b,前方障碍物距离较大,目标点在小车右方,则保持中等前进速度,向右小转弯;

若环境类别为b,前方障碍物距离较大,目标点在小车左方,则保持中等前进速度,向左小转弯;

若环境类别为b,前方障碍物距离中等,目标点在小车右方,则保持慢速前进,向右大转弯;

若环境类别为b,前方障碍物距离中等,目标点在小车左方,则保持慢速前进,向左大转弯;

……

将控制规则用模糊语言表达为如下形式:

$\begin{array}{l} i f (Ν o = Ν o_{i} & Μ i d = Μ i d_{j} & R = R_{i} & L \\ = L_{i} & D s i t a = D s i t a_{m}) \\ t h e n (v = v_{i j k l m} & α = α_{i j k l m}) \end{array} (1)$

式中:i=0,1,…,6;j=0,1,2;k=0,1,2;l=0,1,2;m=0,1。

共有126条控制规则,每条规则都是一对样本,则共有126对样本。当训练结束后,神经网络已经记忆了模糊控制规则,使用时具有联想记忆功能。由于中间隐层节点数与记忆的样本数有关,一般来说,g个隐层节点可以用来准确记忆g+1个不同样本[14]。因为训练样本数取为126,故隐层至少采用125个节点。采用公式 $z_{0} = \frac{\sum_{i_{c} = 1}^{n_{q}} z_{i_{c}} μ_{c} (z_{i_{c}})}{\sum_{i_{c} = 1}^{n_{q}} μ_{c} (z_{i_{c}})}$ (其中,zic为第ic个模糊变量,μc(zic)为对应模糊变量zic的隶属度),去模糊化后便得到精确输出量速度变量vt和转向装置控制量α。