提出将自组织模糊神经网络(SCFNN)应用于网络控制系统(NCS)中的远程控制器的设计。SCFNN的学习过程包括结构学习和参数学习两个阶段。结构学习的目的是对输入空间进行合理的模糊划分并动态地生成一组模糊逻辑控制规则,而参数学习是通过有监督梯度下降法来调整隶属度函数的参数以及模糊规则中结论部分的权值。最初的SCFNN只有输入节点和输出节点,而经过在线学习后逐步生成隶属度函数节点和规则节点。对基于Profibus-DP网络的网络控制系统进行测试,并与采用修正Ziegler-Nichols法设计的控制器的控制效果进行比较,结果表明基于SCFNN思想设计的远程控制器在网络控制系统中能够获得满意的控制效果。
本设计在基于Actel公司最新数模结合Fusion系列的FPGA内嵌入2个8051IP软核,分别用于系统管理和参数采集、控制。通过扩展外围设备实现了多种参数设置及数据掉电保护,可测量家庭交流电压和电流、烟雾浓度、燃气浓度检测、温度等,并具有报警功能,可进行多种测量参数打印,通过网络模块和电话模块还可实现对家用电器远程开关控制等功能。
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