糊逻辑控制器是有点时间消费由于模糊规则往往得到的试验是错误的在此相反神经网络不仅有能力近似的非线性职能与任意精度他们也可以有受过训练的实验数据该模糊神经网络NFNS最近开发的优势模型的透明度模糊逻辑和学习能力的神经网络该NFNS已被用来发展自我控制因此一个有用的工具可以发展国家非线性预测控制从
f
s可以考虑到作为一个网络构成的几个地方其中每一项包含一个局部线性模型在非线性预测控制的基础上NFNS可以制订与网络使用各自的地方线性模型把当地所有的广义预测控制器GPC的设计按照这一办法在非线性广义预测控制器的基础上NFNS或简单地说该模糊神经网络的广义预测控制器NFGPCS推导出在这里建立控制器然后应用控制过热蒸汽温度的200MW机组实验所得的数据用来训练
f
模型植物并从哪个地方GPCS组成部分的NFGPC然后设计拟议的控制器的测试首先就模拟这个过程中在申请前它控制火电厂2模糊神经网络模型考虑以下的一般单输入单输出非线性动态系统
1其中f是一个平稳的非线性函数例如一个泰勒一系列扩张的存在te是一个零的意思和Δ是差分算子