ファジィニューラルネットワーク制御器の進化的生成法の研究

模糊神经网络控制器的进化生成方法研究

基本信息

批准号：
01F00724
负责人：
福田敏男
金额：
$ 1.34万
依托单位：
Nagoya University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2002
资助国家：
日本
起止时间：
2002 至 2003
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-01F00724/
关键词：
Takagi-Sugenoファジィコントローラニューロファジィ構造遺伝的アルゴリズム評価機能ロボット運動コントローラー動的モデルシミュレーション計算機知能 CAE ニューロファジィコントローラ進化的設計手法大域および局所学習 CAD インテリジェント

项目摘要

本研究では,枝渡り行動ロボットの運動用Takagi-Sugenoファジィコントローラーの進化設計手法を提案する。この手法によって、前提のパラメーターを確立することは可能である。また、改善単純遺伝的アルゴリズムの使用によりTakagi-Sugenoファジィコントローラーの必然のパラメーターを同時に確立する。スイングアップ運動を保証するコントローラーのための一セット、および梯子運動を保証するコントローラーのための別の一セットのコントローラーパラメーターが得られた。両セットは同じ直接設計手法と評価機能を使用して得られた。二つのケースの間の違いはロボットの初期の状態にしかない。手法の第二段階は任意である。それはTSファジィコントローラーの構造を埋め込むフィード・フォワードネットワークのパラメーターを定義するモデルの変更から成る。この段階はコントローラーのパラメーターをオンライン的に適応させる手順および並列計算構造のハードウェア・インプリメンテーションに役立つ。分析に基づいた設計方法とは対照的に、計算機知能に属する私たちの設計方法は数学的なモデルを必要としない。したがって、それは、非線形の機械的なシステムのデザインをより容易にする。提案されたコントローラーおよび設計手法は、MATLABの下のプログラムパッケージとしてインプリメントされた。枝渡り行動ロボットの力学のモデルのシミュレーションは、スイングアップおよび梯子タイプ運動のためによいコントローラーが得られることを確認した。

在这项研究中，我们提出了一种用于分支行为机器人的锻炼的高加木曲琴幻想控制器的进化设计方法。使用此方法，可以建立一个前提参数。此外，使用改进简单遗传算法将同时建立高加壁模糊控制器的必然参数。保证挥杆练习的控制器的集合，以及另一组控制器的控制器参数，以保证梯子运动。两组均使用相同的直接设计方法和评估功能获得。两种情况之间的唯一区别是机器人的初始状态。该方法的第二阶段是可选的。它由一个模型的更改组成，该模型定义了嵌入TS模糊控制器结构的Feed Forward网络的参数。此阶段对于在线调整控制器参数和并行计算结构的硬件实现的过程很有用。与基于分析的设计方法相反，我们属于计算智能的设计方法不需要数学模型。因此，它使设计非线性机械系统变得更加容易。提出的控制器和设计方法是在MATLAB下实现的程序包。分支机构行为机器人的力学模型的模拟已经证实，可以为摇摆和梯子型锻炼获得良好的控制器。