基于混合算法的移动寻址机器人的递归神经模糊控制系统设计[外文翻译].rar

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基于混合算法的移动寻址机器人的递归神经模糊控制系统设计

中国台湾省 中坜市桃园县320 Yuan-tung路135号 远智大学 电机工程系
摘要
为了给固定路径跟踪机器人建立一个直接自适应的控制方案，本文提出了一种TSK-type递归神经模糊控制系统(TRNFS)和GA_BPPSO-混合算法。TSK-type递归神经模糊控制系统(TRNFS)是一个通用的而且快速收敛的系统，是递归神经模糊控制系统的一个修正模型。TRNFS的设计运用了杂交遗传算法（ GA ）、反向传播（ BP ）和粒子群优化（ PSO ），故称作GA_BPPSO。对于移动机器人的跟踪控制，我们通过运用直接自适应控制方案和GA_BPPSO混合算法，设计出了两个TRNFS，来产生输入控制指令。通过仿真分析的结果，我们证明了我们的控制器的良好效果。

关键词:学习； 模糊神经系统；递归；非线性控制；自适应

文章纲要

1.前言
2. TSK-type递归神经模糊控制系统(TRNFS)
2.1第一层，输入层
2.2第二层，成员层
2.3第三层，规则层
2.4第四层，输出层
3. 移动机器人路径的直接自适应控制设计
3.1移动机器人的动态模型
3.2运用TRNFS和GA_BPPSO算法的直接自适应控制
3.3混合式学习演算法 GA_BPPSO
3.4反向传播算法
3.5粒子群优化
3.6遗传算法
4.结果仿真
5.总结
致谢
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