WDFXW文档下载网
首页     文档分类     最新文档    

 
注册 | 登录 点击查看的信息 | 退出
 

基于ANFIS的温湿度控制

文档名称:基于ANFIS的温湿度控制
分享到:

文档名称:基于ANFIS的温湿度控制
文档关注次数:252
文档格式:纸质版或者PDF电子版(用Acrobat Reader打开)或Word版本doc格式
PDF格式 基于ANFIS的温湿度控制 免费下载 Word格式 基于ANFIS的温湿度控制 免费下载免费下载文档
文档大小:2132KB
上传者:jjx159
添加时间:2019/05/05
内容摘要:
第23卷第13期
电子设计工程
2015年5月
Vol 23
3
Electronic Design Engineering
Jul,2015
基于 ANFIS的温成控制
吴陈,陈冠洋
(江苏科技大学计算机科学与工程学院,江苏镇江212003)
摘要:自适应神经模糊推理系统(ANFI)依据模糊辽辑和神经元的知识,而常规的模糊控制系筅是一个不能自动地持
专家经验知识转化为推理规则库,同时缺乏有效的方法改进隶属度函数。系號使用最小二菜法和反向传播的混合
算法来调整条件参数和结论参数,并且能够据系统本身自动产生模搠规则。根据以上内容本文采用了 ANFIS,并将
其应用到IED温湿度环境的控制中。结果表明:相比于常规的PID控制,谅方法能够较好的提高温度拉制系鋭的动
态德定性和抗干扰性。
关词: ANFS;减法聚类;温湿度控制系统;PID
中图分类号:TIN919.6
文献标识码:A
文章编号:1674-6236(2015)13-0086-04
Temperature and humidity control based on ANFIS
WU Chen, CHEN Guan-yang
(School of Compuer Science Technology, iangsu Unversity of Science and echnology, Zhenjiang 212003, Chi)
Abstract Adaptive Neural Fuzzy Inference System based on fuzzy logic and neural knowledge. The conventional system can not
automatically turn expert knowledge into inference rule base.at the same time, the lack of the effective methods to improve the
membership function. The paper uses back propagation algorithm and the hybrid agorithm of the least-square method to adjust
the condition and consequent parameters, and can automatically generate fuzzy rules, Based on above, ANFTS is applied in this
paper, nd e ut into the environment of LED temperature and humidity. The result shows the method can improve the dynamic
Key words: ANFIS subtraction clusering emperature and umdi cor] y m al Contl method
stability of temperature and humidity control system and anli interference. better than conve
温湿度控制现如今已经广泛应用于人们的生产和生活合而且非常适合数学分析的特点。自适应神经网络模糊推理
中,如何能够准确的控制这两个变量一直是人们研究的问系统由T-S型模糊推理系统与人工神经网络相结合,该系统
题。传统的方法是通过温度计、湿度计测量数据然后人为操具有模糊推理系統和人工神经网络各自的优点,其最大的特
作仪器升温、加湿、通风、降温和除湿,这种方法不仅精确度点是根据已知数据就可以对控制系统进行建模,因此可以不
低、实时性效果差,而且对于操纵人员的要求高、劳动强度需要事先知道被控系统的系统特性,或者对于系统特性比较
大,并且浪费时间和人力。现在采用的是智能化的检测与控复杂以及系统特性不明显的控制系统,选用ANFS往往能够
制,不但精度和实时性有所提高,而且操作简便。如何能够准得到比传统的控制方法更好的结果。
确实时的将系统控制在理想的范是人们一直研究的问题
根据以上分析,论文采用基于T-S型模推理系统。该
和努力的目标。
系统具有强大的自学习能力和非线性外推特性,其本质是通
如今照明行业的IED灯越来越多,高品质的灯需要经过学习训练数据来实现输入变量到输出变量的线性或非线
过严格的实验测试才能达到5万小时以上的照明时间,其中性映射,并在得出该映射关系后给出输出变量的估计值。
就包括在温湿度环境的烧机实验。本文主要介绍 ANFIS,然
图1是一个典型的基于T-S型模糊神经推理系统的两
后将该系统应用到LED温湿度环境的测试控制中。
个输人和一个输出的 ANAS的结构图。一共分为5层。
1 ANF S的结构
第1层:本层为条件参数。该层的每一个节点都是一个
有节点函数的自适应节点,该层的节点函数是模糊集合的隶
Takagi和 Sugeno在1985年提出了一种新的模糊推理属度函数,由它确定输入x(或x2)满足论城A的程度。
模型,称为 Takari- Sugeno(T-S)模型。该系统模型可使用极
0a(y),i=1,2;j=1,2
少数的模糊规则生成较繁杂庞大的非线性函数,具有计算效
论域A的隶属度函数包括高斯函数、三角函数和钟型函
率高、輪出连续性、不但能够将线性系统理论知识很好的结数等,可以是任意一种合适的参数化的隶属度函数。下式给
收稿日期:2014-10-08稿件编号:201410029
出的是 gauss隶属度函数的表达式
作者简介:吴陈(1962一),男,湖北天门人,持士,教投。研究方向:智能系統、模式识别。
万方数据
评论
序号
评论内容
用户名
日期
发表新评论 或 请提供可参考的全文下载链接
用户名
 
相关免费下载文档
 
 
文档下载排行
 
 
最新免费下载文档
 
WDFXW文档分享网 |联系我们
版权所有:www.WDFXW.net  | 鲁ICP备14035066号-3