用于训练模糊控制部件的方法和系统

摘要

一种控制由控制信号(U^*)驱动的过程(设备)以生成相应输出的方法，该方法包括：生成误差信号(ε)，该信号为过程的状态(X)和参考信号的状态(Y)的函数；生成一个控制信号(U^*)，并将其馈送到过程(设备)，控制信号为误差信号(ε)和参数调整信号(CGS)的函数；导出信号(S)，该信号表示要最小化的数量，通过处理过程的状态(X)和控制信号(U^*)的成对值，计算该信号；根据控制信号(U^*)的一组不同值，计算校正信号(k2)，该信号最小化将要最小化的导出信号(S)；根据误差信号(ε)和校正信号(k2)，利用神经网络和模糊逻辑处理器计算参数调整信号(CGS)。本发明之方法的特征在于：利用量子遗传搜索算法定期计算所述校正信号(k2)，量子遗传搜索算法在于合并遗传算法和量子搜索算法。公开了本发明之方法的硬件实施方式。

主权项

1.其传感器数目减少的智能控制系统的训练系统，包括具有确定数目传感器(m)的智能控制系统，包括控制过程的复制品(428)，模糊控制部件(425)，该部件生成输入到所述复制过程(428)的驱动信号(xa)，第一组第二数目(k)的传感器，其数目与所述复制过程的状态数相同，该组传感器生成馈送到所述模糊控制部件的传感器信号(xb)，第二组第三数目的传感器(k1)，其数目与所述复制过程的状态数相同，该组传感器生成馈送到所述模糊控制部件的第二传感器信号(4222)，第三组第四数目的传感器(k2)，其数目与所述复制过程的状态数相同，该组传感器生成第三传感器信号(4221)，实现第一遗传算法(GA1)的电路块，根据所述第三传感器信号(4221)计算输入到所述模糊控制部件(425)的教学信号；利用第五数目的传感器(n)进行训练的智能控制系统包括控制过程(488)，第二模糊控制部件(485)，该部件生成输入到所述复制过程(488)的第二驱动信号(ya)，所述第一组所述第二数目(k)的传感器的复制品，其数目与所述过程的状态数相同，该组传感器生成第四传感器信号(yb)，所述第二组所述第三数目的传感器(k1)的复制品，其数目与所述过程的状态数相同，该组传感器生成馈送到所述第二模糊控制部件(485)的第五传感器信号(4822)，所述第三组所述第四数目的传感器(k2)的复制品，其数目与所述过程(488)的状态数相同，该组传感器生成第六传感器信号(4821)，根据所述第五传感器信号(4821)生成信号(S[k])的电路块，信号(S[k])表示要最小化的物理量(s)，全局优化器(450)，根据所述信号(S[k])和分别表示所述第一驱动信号(xa)和所述第二驱动信号(ya)之间的交互信息以及所述传感器信号(xb)和所述第四传感器信号(yb)之间的交互信息的一对信号，导出所述第二模糊控制器(485)的教学信号(443)；传感器信息补偿器(450)，该补偿器计算分别表示所述第一驱动信号(xa)和所述第二驱动信号(ya)之间的交互信息以及所述传感器信号(xb)和所述第四传感器信号(yb)之间的交互信息的一对信号。