神经网络在工业控制系统中的应用研究

神经网络在工业控制系统中的应用研究
工业控制系统一直是工业生产中不可缺少的重要组成部分。

随
着科技的不断发展，新型的智能化控制系统不断涌现出来，其中，神经网络控制系统是新型智能化控制系统的一种重要形式，具有
快速响应、自适应性强等特点，在应用于工业控制系统中取得了
较好的效果。

一、神经网络控制系统的基本原理
神经网络模型的基本原理就是模仿人脑中神经元之间的联系和
信号传递，将神经元之间相互作用的过程抽象出来形成一种数学
模型。

神经网络的输入层接收该系统的输入信号，隐层以及输出
层进行一定的处理，最终得到该系统的输出信号。

其中，隐层是
神经网络控制系统的核心部分，是从输入层到输出层对信号进行
处理的过程。

在神经网络控制系统中，通过不断校正权值使得系
统输出信号与期望输出信号更加接近，达到控制系统期望效果。

二、神经网络控制系统在工业控制中的应用
神经网络控制系统具有的快速响应、自适应等特点，被越来越
多地应用于工业控制系统中，为实现智能化、自动化控制提供了
新的手段。

（一）生产工艺的控制
在工业生产中，生产过程的控制是保障产品质量的重要手段，
神经网络控制系统通过对生产过程的数据进行分析，快速进行控
制决策，在保证产品质量的同时，提高了生产效率。

（二）机器人控制
机器人与人工智能技术的结合，将有可能替代劳动力完成复杂、重复性工作的自动化。

神经网络控制系统在机器人控制中运用广泛，能够实现机器人动作的自适应控制和精确控制，从而提高机
器人在工业生产中的工作效率和安全性。

（三）船舶控制
在船舶控制中，对船舶的自动导航和动力控制的要求越来越高。

神经网络控制系统可以对船舶运动状态进行实时监控和计算，通
过控制舵机的转动和发动机的控制，实现船舶的自动导航。

（四）电力系统控制
电力系统是现代工业生产中必不可少的一部分，神经网络控制
系统在电力系统中的应用主要体现在电网状态估计、电力拆分等
方面，有望实现电力系统的智能化控制。

三、总结
神经网络控制系统作为新型的智能化控制系统，其已经在工业
控制中得到了广泛的应用。

它以其快速响应、自适应等特点，能
够提高工业生产的效率和质量，为实现制造业的转型升级提供了强有力的支撑。

未来，随着科技的不断发展，神经网络控制系统有望应用于更广泛的工业领域，使工业控制达到更高的水平。