模糊神经网络解耦程序

资 源 简 介

模糊神经网络解耦程序

详 情 说 明

模糊神经网络解耦程序通过结合隶属函数型神经网络与模糊控制技术，有效解决了多变量系统中的耦合问题。针对具有随机噪声和强耦合的相邻子系统，该方法首先建立包含耦合项的差分方程模型，再通过以下核心机制实现智能解耦：

隶属函数神经网络构建 采用可学习的隶属函数替代传统固定形状函数，网络自动调整输入变量的模糊分区，通过隐含层实现非线性映射，将耦合系统的状态变量转化为模糊规则的前件部分。

模糊规则动态生成 根据耦合强度实时生成解耦规则库，例如"若子系统A输出波动较大，则增强子系统B的抗耦合权重"。规则后件参数由神经网络在线调整，适应随机噪声干扰。

双重学习机制 DMFFCNN方法包含两个并行的学习过程：模糊推理层处理耦合关系的定性分析，神经网络层进行参数优化，二者通过误差反传协同更新，最终使耦合项的估计误差收敛。

该方法特别适用于具有时变耦合特性的工业过程控制，如化学反应釜的温度-压力系统或多电机同步控制，相比传统解耦算法，能更好地处理非线性和不确定干扰。典型应用场景可见附件中的热连轧机案例，系统在存在轧制力突变时仍保持各机架间张力稳定。