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基于混合算法的移動尋址機器人的遞歸神經模糊控制系統(tǒng)設計

中國臺灣省 中壢市桃園縣320 Yuan-tung路135號 遠智大學 電機工程系
摘要
為了給固定路徑跟蹤機器人建立一個直接自適應的控制方案，本文提出了一種TSK-type遞歸神經模糊控制系統(tǒng)(TRNFS)和GA_BPPSO-混合算法。TSK-type遞歸神經模糊控制系統(tǒng)(TRNFS)是一個通用的而且快速收斂的系統(tǒng)，是遞歸神經模糊控制系統(tǒng)的一個修正模型。TRNFS的設計運用了雜交遺傳算法（ GA ）、反向傳播（ BP ）和粒子群優(yōu)化（ PSO ），故稱作GA_BPPSO。對于移動機器人的跟蹤控制，我們通過運用直接自適應控制方案和GA_BPPSO混合算法，設計出了兩個TRNFS，來產生輸入控制指令。通過仿真分析的結果，我們證明了我們的控制器的良好效果。

關鍵詞:學習； 模糊神經系統(tǒng)；遞歸；非線性控制；自適應

文章綱要

1.前言
2. TSK-type遞歸神經模糊控制系統(tǒng)(TRNFS)
2.1第一層，輸入層
2.2第二層，成員層
2.3第三層，規(guī)則層
2.4第四層，輸出層
3. 移動機器人路徑的直接自適應控制設計
3.1移動機器人的動態(tài)模型
3.2運用TRNFS和GA_BPPSO算法的直接自適應控制
3.3混合式學習演算法 GA_BPPSO
3.4反向傳播算法
3.5粒子群優(yōu)化
3.6遺傳算法
4.結果仿真
5.總結
致謝
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