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MATLAB模糊神经网络自适应控制系统设计与仿真
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资 源 简 介
本项目基于MATLAB设计了一种结合模糊逻辑与神经网络的自适应控制器，通过在线学习动态调整控制参数，实现对非线性系统的精准控制。支持实时误差与误差变化率输入，提升系统响应性能。
详 情 说 明
基于模糊神经网络的自适应控制系统设计与仿真
项目介绍
本项目设计并实现了一种结合模糊逻辑与神经网络的自适应控制器。该控制器能够根据系统的实时误差（e）和误差变化率（de/dt）动态调整控制参数，以实现对非线性系统的精准控制。系统核心采用模糊神经网络（FNN），通过在线学习和优化控制规则，显著提升了控制系统的鲁棒性和适应性。本项目适用于机械臂控制、电机调速、温度调节等多种需要自适应能力的工业场景。功能特性
- 智能融合控制：结合模糊逻辑的近似推理能力与神经网络的学习能力，实现对复杂非线性系统的有效控制。
- 在线自适应学习：利用神经网络反向传播学习算法，在线实时调整控制器参数，适应系统动态变化。
- 动态参数调整：根据误差及误差变化率，通过内置的自适应机制动态优化控制规则和隶属度函数参数。
- 过程监控与记录：实时输出控制量（u），并记录神经网络权重与模糊规则参数的调整过程，便于分析与调试。
使用方法
- 准备输入数据：设定或获取当前系统的误差值
e和误差变化率de/dt。 - 运行主程序：执行主控制程序，系统将自动完成模糊推理、神经网络计算和参数自适应调整。
- 获取输出结果：程序输出控制信号
u用于驱动被控对象，同时生成自适应参数更新日志，可供后续分析。
系统要求
- 软件环境：MATLAB R2018a 或更高版本。
- 必要工具箱：需要安装 MATLAB 的 Fuzzy Logic Toolbox 和 Neural Network Toolbox。
