多变量模糊控制系统的前馈解耦

为实现多变量模糊控制系统的动态解耦,基于前馈解耦思想和神经网络理论,提出了一种多变量模糊控制系统解耦的新方法――模糊前馈解耦法.模糊控制器和解耦部分独立设计,解耦由两层神经网络实现,节点少,其活化函数采用分段线性函数.利用简化的学习算法,根据系统输出误差,在线调整网络权值,从而实现动态解耦而无需辨识被控对象的模型.该方法结构简单且计算量小,适于实时多变量过程控制.仿真证明了该方法的有效性.