动态跟踪模糊神经网络控制系统的研究的综述报告.docx

动态跟踪模糊神经网络控制系统的研究的综述报告
动态跟踪模糊神经网络控制系统是一种具有强鲁棒性、抗干扰性和自适应性的控制系统，被广泛应用于各种工程领域。本文将综述动态跟踪模糊神经网络控制系统的研究。
首先，本文将简述模糊控制和神经网络控制。模糊控制是一种针对非线性系统的经验控制方法，它可以模糊化精确模型中的模糊概念，以便处理不确定性、模糊性和模型误差。神经网络控制是一种基于神经网络的控制方法，通过构建神经网络模型来实现对系统的控制。神经网络控制可以处理非线性系统和复杂系统等问题，具有很强的自适应性和学习能力。
动态跟踪模糊神经网络控制系统是将模糊控制和神经网络控制相结合的一种控制方法。其中，模糊控制处理了不确定性和模糊性，神经网络控制处理了非线性性和复杂性。这种控制方法可以自适应地改变控制参数，从而实现对复杂系统的控制。
目前，动态跟踪模糊神经网络控制系统的研究主要包括以下几个方面：
1.动态跟踪模糊神经网络控制器的设计方法：动态跟踪模糊神经网络控制器的设计是该控制系统研究的核心。目前，研究人员主要采用自适应学习和优化算法等方法来设计控制器，例如模糊控制器的参数自整定方法、遗传算法和粒子群优化算法等。
2.动态跟踪模糊神经网络控制器的性能分析：为了验证动态跟踪模糊神经网络控制器的控制能力，研究人员需要对其性能进行评估。研究人员通常采用跟踪误差、控制精度、稳定性和收敛速度等指标来评估系统的控制性能。
3.动态跟踪模糊神经网络控制器的应用：动态跟踪模糊神经网络控制器已经在多个应用领域得到了广泛的应用。例如，在机器人控制、飞行器控制和电力系统控制等领域都已经得到了应用。
总之，动态跟踪模糊神经网络控制系统是一种高效、稳健、自适应的控制系统，具有广泛的应用前景。随着控制理论和计算机技术的不断发展，动态跟踪模糊神经网络控制系统将会在更多的领域得到应用。