MATLAB模糊神经网络自适应控制系统设计与仿真

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

1. 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。
2. 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。
3. 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。

文件说明

主程序文件集成了项目的核心功能，主要包括系统初始化、模糊推理机与神经网络的构建、控制量的在线计算以及自适应学习算法的执行。它负责处理输入的误差及误差变化率信号，通过模糊化、规则推理、神经网络权重优化及解模糊化等一系列步骤，最终生成精确的控制输出，并完成学习参数的实时记录。