資料介紹
利用一種改進(jìn)的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)雙吊點(diǎn)閘門的同步控制。這種方法把模糊控制和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合進(jìn)行控制系統(tǒng)的建模。與傳統(tǒng)的PID 控制方法相比,該控制方法具有自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力,提高了閘門同步控制的精度,增強(qiáng)了系統(tǒng)的抗干擾能力。
關(guān) 鍵 詞:閘門;同步控制;模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
Abstract: An improved fuzzy neural network can be developed to implement synchronous control for the double hanging point gate. This way combines fuzzy control with neural networks to build the model of control system. As compared with conventional PID control way, this one has self-taught and adaptive ability, increases the accuracy of synchronous control for the gate and improves the system’s resistance to disturbance.
Key words:Gate;Synchronous Control;Fuzzy Neural Network
關(guān) 鍵 詞:閘門;同步控制;模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
Abstract: An improved fuzzy neural network can be developed to implement synchronous control for the double hanging point gate. This way combines fuzzy control with neural networks to build the model of control system. As compared with conventional PID control way, this one has self-taught and adaptive ability, increases the accuracy of synchronous control for the gate and improves the system’s resistance to disturbance.
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