专利文案PPT
引言随着科技的不断发展，人们对于技术的需求也越来越高。在众多技术领域中，控制系统技术以其广泛的应用范围和重要的地位吸引了大量关注。本文将介绍一种新型的控制...
引言随着科技的不断发展，人们对于技术的需求也越来越高。在众多技术领域中，控制系统技术以其广泛的应用范围和重要的地位吸引了大量关注。本文将介绍一种新型的控制系统技术专利，该专利涉及一种基于人工智能的控制方法，具有较高的实用性和创新性。背景技术控制系统在许多领域中都有着广泛的应用，如工业生产、交通运输、航空航天等。传统的控制系统通常采用PID控制算法，这种算法虽然简单易用，但在某些复杂系统中，其控制效果往往不够理想。为了解决这一问题，人们开始研究基于人工智能的控制方法，包括神经网络控制、模糊控制等。然而，这些方法往往需要大量的数据支持和复杂的模型训练，限制了其在实际应用中的推广。发明内容本发明提供了一种基于人工智能的控制方法，该方法结合了神经网络和模糊控制的优点，具有较快的运算速度和较好的控制效果。本发明的目的是提供一种新型的控制系统技术，解决现有技术中的问题。具体来说，本发明包括以下步骤：确定被控对象的数学模型根据数学模型设计神经网络控制器该神经网络控制器包括输入层、隐藏层和输出层设计模糊逻辑控制器该模糊逻辑控制器包括输入变量、模糊化处理模块、规则库和反模糊化处理模块将神经网络控制器的输出和模糊逻辑控制器的输出相融合得到最终的控制信号将控制信号输入被控对象实现对被控对象的控制本发明的优点在于：通过神经网络学习和模糊逻辑控制，可以实现对被控对象的精确控制，同时神经网络和模糊逻辑控制的结合也降低了运算复杂度，提高了运算速度。此外，本发明还可以根据被控对象的不同特点进行自适应调整，提高了系统的鲁棒性。附图说明图1是本发明的结构框图；图2是神经网络控制器的结构图；图3是模糊逻辑控制器的结构图。具体实施方式根据图1所示，本发明的控制系统包括被控对象1、神经网络控制器2和模糊逻辑控制器3。被控对象1可以是任何需要控制的系统或设备。神经网络控制器2根据被控对象1的数学模型进行学习和调整，模糊逻辑控制器3则根据输入信号和规则库进行逻辑处理，输出控制信号。最终的控制信号由神经网络控制器2和模糊逻辑控制器3的输出融合而成。根据图2所示，神经网络控制器2包括输入层21、隐藏层22和输出层23。输入层21接收被控对象1的输入信号，隐藏层22对输入信号进行学习和调整，输出层23输出控制信号。隐藏层的节点数量可以根据实际需要进行调整。根据图3所示，模糊逻辑控制器3包括输入变量31、模糊化处理模块32、规则库33和反模糊化处理模块34。输入变量31接收被控对象的输入信号，模糊化处理模块32将输入信号进行模糊化处理，规则库33根据模糊化的输入信号进行逻辑处理并输出控制信号，反模糊化处理模块34对控制信号进行反模糊化处理，输出最终的控制信号。规则库33可以根据实际需要进行调整。通过以上步骤，本发明的控制系统可以实现对被控对象的精确控制。同时，由于神经网络和模糊逻辑控制的结合降低了运算复杂度并提高了运算速度，因此本发明的控制系统具有较快的响应速度和较好的鲁棒性。此外，本发明的控制系统还可以根据被控对象的不同特点进行自适应调整，进一步提高了系统的鲁棒性。
