基于人工神经网络下的模糊控制理论

摘要：

人工神经网络是人工智能的核心思想,模糊控制是实现人工智能的重要手段,二者在现代自动化技术的发展上扮演着不可或缺的角色.工业自动化控制中的不确定性、非线性,复杂程度高是任何控制方式都要面对的问题.基于人工神经网络的模糊控制能很好的解决这一难点,具有广阔的应用前景.随着现代冶金工艺技术的迅速发展,对工艺过程参数的控制精度要求越来越高,生产设备及系统日趋大型化、复杂化.如何实现智能制造已成为目前工业发展的重要课题.本文在简单介绍了人工神经网络与模糊控制的历史、发展及基本原理下,重点讲述了结合BP神经网络与PID模糊控制器的自动化控制方案.

关键词：BP神经网络、PID模糊控制、自学习

所属期刊栏目：14

分类号：TP273(自动化技术及设备)

在线出版日期：2018-02-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：76-77,79