动态模糊神经网络控制器在伺服系统中的应用

通过在 ANFIS 的归一化层与输出层之间加入递归层, 提出一种新型的动态模糊神经网络 ( DFNN) , 将模糊推理系统、 神经网络和III型控制有机地结合起来。给出了 DFNN 的网络结构,为基于 收缩间距隶属函数和 BP 算法提供了参数调整方法。系统实验表明, DFNN 控制器比PID+ 前馈控制具 有更好的动、 静态响应, 尤其在前馈信号难以取得的情况下具有更明显的优势。