基于广义模糊神经网络的智能控制系统MATLAB实现

资 源 简 介

本项目采用MATLAB实现基于广义模糊神经网络的自适应控制系统，针对非线性动态系统进行建模与控制。系统支持在线学习与参数自适应调整，能够处理复杂系统的控制问题，包含完整的仿真案例与性能验证。

详 情 说 明

基于广义模糊神经网络的自适应控制系统设计与仿真

项目介绍

本项目基于广义模糊神经网络(GFNN)理论，设计并实现了一种针对非线性动态系统的智能自适应控制器。该系统能够在线学习被控对象的动态特性，自主调整模糊规则与神经网络参数，实现对复杂非线性系统的精准控制。项目集成了完整的训练模块、实时控制模块以及性能评估模块，支持对多种典型被控对象进行仿真测试与验证，并提供了基于Lyapunov方法的稳定性证明。

功能特性

• 自适应学习能力：控制器能够在线辨识被控系统动态，实时调整GFNN结构与参数。
• 智能规则管理：支持初始模糊规则库的导入，具备规则自动生成与优化功能。
• 多信号测试：提供阶跃、正弦等多种参考输入信号，用于全面测试系统性能。
• 综合性能评估：输出控制效果对比图、误差曲线、参数变化历程及量化性能指标报告。
• 稳定性保障：采用Lyapunov稳定性理论设计参数更新律，确保控制系统全局稳定。

使用方法

1. 配置被控对象：设定被控系统的动态特性参数（如惯性系数、阻尼系数等）。
2. 设置输入信号：选择参考输入信号类型（如阶跃信号、正弦信号）并配置其参数。
3. 初始化控制器：定义初始模糊规则库（可为空）与神经网络训练参数（学习率、训练周期等）。
4. 运行仿真：启动系统进行训练与控制仿真。
5. 分析结果：查看生成的控制效果图、误差曲线、参数变化图及性能指标报告。

系统要求

• MATLAB 版本 R2018a 或更高版本
• 需安装 Fuzzy Logic Toolbox
• 推荐内存 8GB 及以上

文件说明

主程序文件集成了项目的核心功能，包括广义模糊神经网络控制器的初始化、被控对象动态模型的建立、自适应控制算法的执行循环、在线参数学习与规则调整机制的实现、系统稳定性的实时监控，以及最终控制效果与性能指标的可视化输出。