類神經模糊控制器用於運動控制之研究

Abstract

模糊控制具有不需要系統數學之特性，而且能實現人類經驗法則。但它不 具有學習能力，而且不易將經驗表現在控制法則中，以致對於隸屬函數通 常藉由嘗試錯誤法得到。本文旨在結合模糊控制與類神經網路，以鐘形隸 屬函數及查表推論法則為基礎，發展類神經模糊控制。首先將誤差與誤差 變化構成的平面分割成數個區域。然後藉由每個區域所提供的訓練型態， 經由逆傳遞學習法，調整類神經網路第二層的神經元內鐘形隸屬函數的中 心及寬度，以期得到一個最佳的隸屬函數，並且調整第五層相對應於推論 結果的權衡值以符合預期輸出。最後，利用第二層神經元內已經調妥的隸 屬函數進行模糊控制。這不同於過去文獻所提出調整第二與第四層的隸屬 函數的方法，本文將所發展方法應用於旋轉倒單擺的角度控制實驗。藉以 模擬人車系統運動控制，並且驗證所發展理論的可行性。