【摘 要】
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针对磁粉制动器扭矩加载系统的非线性和滞后性，提出了一种基于混沌人工鱼群—模糊神经网络（CAFSA-FNN）PID控制器。该控制器采用基于Mamdani模型的模糊神经网络来整定PID控制器的
【基金项目】
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上海市自然科学基金资助项目(13ZR1458500)
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针对磁粉制动器扭矩加载系统的非线性和滞后性，提出了一种基于混沌人工鱼群—模糊神经网络（CAFSA-FNN）PID控制器。该控制器采用基于Mamdani模型的模糊神经网络来整定PID控制器的控制参数，并结合混沌人工鱼群算法离线粗调和BP算法在线细调来学习和调整模糊神经网络的参数。利用MATLAB进行离线仿真优化，在此基础上使用PID控制器、模糊神经网络控制器、人工鱼群—模糊神经网络控制器以及设计的CAFSA-FNN控制器进行磁粉制动器扭矩加载实验，实验结果证明了该控制器的稳定性、快速性和有效性，能够解决滞后
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