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第九章 模糊与神经网络的比较 ——以倒车系统为例

第九章 模糊与神经网络的比较 ——以倒车系统为例. 杨 勋 2003年12月. 倒车问题. 模糊系统的一般处理方法. 模糊规则库. 输 入 参 数. 模糊化. 模 糊 集. 模糊推理. 模 糊 集. 去模糊. 输 出 参 数. 模糊系统的模糊集. 输入 x 的隶属度函数. 输入 Φ 的隶属度函数. 输出 θ 的隶属度函数. FAM 规则. 相关最小 FAM 推理. 具体的步骤:

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第九章 模糊与神经网络的比较 ——以倒车系统为例

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Presentation Transcript


  1. 第九章 模糊与神经网络的比较——以倒车系统为例 杨 勋 2003年12月

  2. 倒车问题

  3. 模糊系统的一般处理方法 模糊规则库 输 入 参 数 模糊化 模 糊 集 模糊推理 模 糊 集 去模糊 输 出 参 数

  4. 模糊系统的模糊集

  5. 输入x的隶属度函数

  6. 输入Φ的隶属度函数

  7. 输出θ的隶属度函数

  8. FAM规则

  9. 相关最小FAM推理 • 具体的步骤: • 1、根据规则库里的每一条规则都可以产生一个模糊集o’j ; • 2、对于每一个模糊集o’j ,它隶属度的最大值不能超过输入值在输入模糊集上的隶属度,超过的就取输入值在输入模糊集上的隶属度。得到模糊集oj; • 3、求这些模糊集的和,得到输出模糊集o。

  10. FAM推理示意图

  11. 重心法去模糊

  12. 模糊控制器试验结果 X=20 Y=20 Φ=30 X=30 Y=10 Φ=220 X=30 Y=40 Φ=-10

  13. 神经网络系统 Truck Emulator Φ k θk Φ k+1 X k . . . X k+1 Y k Y k+1

  14. 运动方程式 x’=x+rcos(φ’) y’=y+rsin(φ’) φ’ = φ +θ

  15. 容错能力分析之一 停车误差= 轨迹误差= 主要方法: 删除或改变模糊控制器的FAM规则; 删除神经网络训练数据。

  16. 容错能力分析之二

  17. 模糊与神经网络方法比较之一 • 1、模糊控制器总能够平滑控制倒车过程,神经网络控制有时形成非正常轨迹; • 2、 BP神经网络训练过程时间长,需几千个训练样本,模糊控制的“训练”由常识性的FAM规则库完成,可直接计算控制输出,不需要数学模型仿真; • 3、模糊控制计算量小,主要进行实数加法和比较运算。神经网络控制计算量大,主要为实数加法和乘法运算。

  18. 模糊与神经网络方法比较之二 • 4、模糊系统的鲁棒性要比神经网络系统要好。 • 总之,模糊逻辑控制的特长在于能够充分利用学科领域的知识,能以一定的规则数来表达知识,具有逻辑推理能力。其缺点是完全依赖专家制定的大量控制规则,不具备学习功能。神经网络具有自学习能力和大规模并行处理能力,在认知处理、模式识别方面有很强的优势,主要缺点是结构难以确定,训练样本要求多且准确,训练周期长,而且不能提供一个明确的用于网络知识表达的框架。

  19. 关于倒车系统的进一步研究 • 1、自适应模糊倒车系统 • 2、克服倒车死区的方法 • 3、输入参数更多的倒车系统——拖车系统

  20. 自适应模糊倒车系统 • 主要应用了微分竞争学习法(DCL)。 从7个不同的起始位置,以不同的Φ值,利用已知FAM规则,产生相应轨迹,得到2230个训练样本(x, Φ, θ)。

  21. 训练样本的分布图及直方图

  22. DCL聚类后的规则库和控制面

  23. 克服倒车死区的方法 • 1、Kosko倒车系统存在的死区问题 • 2、加入模糊预测器的方法 • 文献参见: • 模糊控制器在倒车系统中的应用 李汉兵 谢维新,西安电子科技大学学报,1999.6.

  24. 倒车系统存在的死区问题 • 1、卡车在靠近边界的永远无法倒车到停车点的区域,叫做死区; • 2、在倒车场四角许多可以倒车到停车点,但是无法直接倒车过来的区域,称为准死区; • 3、可以顺利通过倒车到达停车点的区域称为活区。

  25. 模糊预测器 • 解决问题的思路:只要使卡车从准死区先到达活区,再以活区为起始点,它就能顺利倒车到停车点。 • 模糊预测器主要就是预测中间点的状态。 • 这样,模糊倒车系统就可以分为两个简单的部分:模糊预测器和基本的模糊控制系统。

  26. 模糊预测器的输入输出模糊集

  27. 模糊预测器的模糊集 隶属度函数

  28. 模糊预测器的规则库

  29. 模糊预测器的仿真结果

  30. 拖车系统

  31. 模糊控制器的仿真试验结果

  32. 神经网络系统的仿真试验结果

  33. 总 结 • 1、FAM规则的获取可以利用常识和修正误差的直觉。模糊系统具有超常的鲁棒性。 • 2、可以采用DCL方法得到未知的、高维的模糊系统规则。 • 3、采取神经网络技术来进行模糊信息处理,使得模糊规则的自动提取及模糊隶属函数的自动生成成为可能,进而克服神经网络结构难以确定以及模糊逻辑元自学习功能的缺点,使模糊系统成为一种自适应模糊系统。

  34. Thank you!

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