研究实验9报告示范一模糊神经网络与模糊控制的算 法研究 一.研究问题描述： 用模糊控制的方法对含有噪声的不稳定二阶系统进行控制，并与PD方法 的控制结果进行比较。系统离散化方程为： y(k)=0.36y(k-1)-0.132(k-2)+0.117(k-1)+0.076u(k-2)+v(k) 二、要求 1、模糊神经网络结构的选择、实现及其影响的仿真与分析： 2、所用算法的理论描述和程序流图： 3、算法中参数选择的影响分析与仿真； 4、仿真结果的分析与说明。 三.网络结构： 采用二维模糊控制器，模糊控制器的输入系统误差和误差的变化量e和△e分 别划分为7段，均取三角形隶属函数，可产生49条模糊控制规则，经过优化得 到21条规则。如图1所示，系统由四层神经网络构成，功能上分为输入层、模 糊化层、模糊规划层和去模糊化层。输入层为网络输入变量误差x=，,误差变 化x,=△。模糊化层节点的激活函数代表模糊变量的隶属函数，该层的权值o.表 示隶属函数的形状，0。=c表示隶属函数的位置，该层的输出代表模糊化的结果， 即把确定量转化成了隶属度。模糊规则层将上一层模糊化得到的结果两两相乘， 代表模糊规则的规则强度。将模糊规则层的结果传递给去模糊化层。去模糊化层 的各个权值⊙代表模糊规则，根据重心法的去模糊化公式，把规则强度加权求和， 输出即为模糊控制器的输出量。研究实验 9 报告示范——模糊神经网络与模糊控制的算 法研究 一．研究问题描述： 用模糊控制的方法对含有噪声的不稳定二阶系统进行控制，并与 PID 方法 的控制结果进行比较。系统离散化方程为： y k y k k u k u k v k ( ) 0.36 ( 1) 0.132( 2) 0.117 ( 1) 0.076 ( 2) ( ) = − − − + − + − + 二、要求 1、模糊神经网络结构的选择、实现及其影响的仿真与分析； 2、所用算法的理论描述和程序流图； 3、算法中参数选择的影响分析与仿真； 4、仿真结果的分析与说明。 三．网络结构： 采用二维模糊控制器，模糊控制器的输入系统误差和误差的变化量 e 和 e 分 别划分为 7 段，均取三角形隶属函数，可产生 49 条模糊控制规则，经过优化得 到 21 条规则。如图 1 所示，系统由四层神经网络构成，功能上分为输入层、模 糊化层、模糊规划层和去模糊化层。输入层为网络输入变量误差 1 x e = ，误差变 化 2 x e = 。模糊化层节点的激活函数代表模糊变量的隶属函数，该层的权值 ij 表 示隶属函数的形状， c  = c 表示隶属函数的位置，该层的输出代表模糊化的结果， 即把确定量转化成了隶属度。模糊规则层将上一层模糊化得到的结果两两相乘， 代表模糊规则的规则强度。将模糊规则层的结果传递给去模糊化层。去模糊化层 的各个权值  代表模糊规则，根据重心法的去模糊化公式，把规则强度加权求和， 输出即为模糊控制器的输出量