MATLAB实现的广义模糊神经网络自适应控制系统

资 源 简 介

本MATLAB项目基于广义模糊神经网络(GFNN)理论，开发了一个智能自适应控制系统。系统能够自动学习非线性系统的动态特性，通过模糊规则实时调整网络参数，实现对复杂被控对象的智能控制，具有强自适应性和鲁棒性。

详 情 说 明

基于广义模糊神经网络的自适应控制系统 MATLAB 实现

项目介绍

本项目基于广义模糊神经网络（GFNN）理论，开发了一种自适应智能控制系统。该系统能够自动学习非线性系统的动态特性，通过在线参数优化实时适应被控对象的变化，实现复杂系统的智能控制。项目提供离线训练与在线学习两种工作模式，并集成控制性能可视化分析功能，为非线性系统控制提供了一套完整的MATLAB解决方案。

功能特性

• 非线性系统建模：通过模糊规则自动学习非线性系统的动态特性
• 自适应控制：实时调整网络参数以适应被控对象的变化
• 双模式学习：支持离线训练和在线学习两种工作模式
• 智能控制：实现对复杂系统的智能控制决策
• 性能可视化：提供学习曲线、控制响应曲线等多维度性能分析
• 约束处理：支持控制量的上下限约束条件设置

使用方法

1. 系统配置：设置网络参数（隶属函数类型、规则数量、学习率等）和控制约束条件
2. 数据输入：提供参考输入信号、被控对象输出数据或离线训练样本
3. 模式选择：根据需求选择离线训练模式或在线学习模式
4. 运行控制：启动控制系统，实时观测控制效果和性能指标
5. 结果分析：通过生成的可视化图表分析系统控制性能和学习效果

系统要求

• MATLAB R2018b 或更高版本
• 控制系统工具箱
• 神经网络工具箱
• 优化工具箱（可选，用于高级优化功能）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制流程，包含广义模糊神经网络的初始化配置、离线训练与在线学习算法的执行、控制信号的实时生成与优化、系统性能指标的在线计算，以及控制响应曲线和学习曲线的可视化输出功能。该文件整合了参数配置、数据处理、控制决策和结果展示等多个模块，为用户提供完整的自适应控制系统运行环境。