行动载具之强健型动态派递回式模糊类神经网路轨迹追踪控制系统

摘要

本发明揭示一种行动载具之强健型动态派递回式模糊类神经网路(Dynamic Petri Recurrent-Fuzzy-Neural-Network,DPRFNN)轨迹追踪控制系统，系包括一行动载具、一强健型动态派递回式模糊类神经网路及一适应法则模组，该强健型动态派递回式模糊类神经网路系以网路派层与网路递回结构的概念结合传统的模糊类神经网路而成，达到减少运算量的功效及增强网路之动态对应能力；该适应法则模组采用投影法则以及里亚普诺(Lyapunov)稳定理论即时调整该强健型动态派递回式模糊类神经网路之参数值，达到参数的收敛以及追踪误差的稳定，且不需要系统的资讯，亦无须辅以其他强健控制器。