摘要
本发明公开了一种基于模糊控制的PLC控制方法及系统,该方法首先对系统进行分析和建模,确定控制目标和系统动态特性,并设立模糊控制器。系统建模后,对模糊控制器设计输入输出变量、设立模糊集合和对应的隶属函数,定义初始的模糊规则库。接着构建卷积神经网络,并与模糊控制器集成,形成模糊卷积神经网络。然后通过历史数据或模拟数据对模糊卷积神经网络进行训练。在该方法中,卷积神经网络负责调节模糊控制器的参数,使其能实时和自动地适应系统的动态变化和干扰。本发明显著提高了PLC控制系统的性能,其具有精度高、响应速度快、稳定性强、鲁棒性好等优点。
技术关键词
模糊控制器
模糊集合
模糊规则库
卷积神经网络训练
神经网络控制器
构建卷积神经网络
分析控制系统
变量
PLC系统
多层感知器
模糊推理
仿真数据
监督学习方法
更新网络参数
定义
状态空间模型
数学模型