基于人工神经网络的非线性系统控制技术研究

基于人工神经网络的非线性系统控制技术研
究
随着人工智能领域的不断发展，人工神经网络（Artificial Neural Network，简
称ANN）技术广泛应用于各个领域，特别是在非线性系统的控制中。

非线性系统
是普遍存在于实际工程中的一种系统，其特点是系统的输出与输入之间不遵循线性关系，具有较强的不确定性和非稳定性。

因此，如何有效地控制非线性系统成为了一个极具挑战性的问题。

而基于ANN的非线性系统控制技术应运而生。

一、人工神经网络简介
人工神经网络是一种模拟人脑神经元工作方式的计算模型，具有学习和记忆能力。

神经网络由一组相互连接的神经元（节点）构成，每个神经元接受一定数量的输入，并产生相应的输出信号。

神经元之间的连接权重可以根据训练数据自适应地调整，从而实现模型的学习和优化。

二、基于ANN的非线性系统控制技术
基于ANN的非线性系统控制技术主要应用于模糊控制、自适应控制、神经网
络控制等领域。

通常，基于ANN的非线性系统控制可以分为两个步骤：一是将非
线性系统建模为神经网络模型，二是通过模型训练和反馈控制实现系统控制。

1. 将非线性系统建模为神经网络模型
将非线性系统建模为神经网络模型是基于ANN的非线性系统控制技术的第一步。

通常，使用多层前馈神经网络（Multi-Layer Feedforward Neural Network，简称MLFFNN）或递归神经网络（Recurrent Neural Network，简称RNN）来建模非线
性系统。

在神经网络模型中，输入层接受系统的状态变量作为输入，输出层输出系统的控制量，隐藏层用于提取特征和学习系统的动态规律。

通过调整神经元之间的连接权重和偏置项，神经网络模型可以逐渐接近（或逼近）非线性系统的真实动态。

2. 通过模型训练和反馈控制实现系统控制
基于ANN的非线性系统控制技术的第二步是通过模型训练和反馈控制实现系
统控制。

在模型训练过程中，利用已知的输入和输出数据来训练神经网络模型，并通过误差反向传播算法（Back-Propagation，简称BP）来调整神经元之间的连接权
重和偏置项。

在反馈控制过程中，根据神经网络模型的输出控制量来调整非线性系统的状态变量，使得系统输出与期望输出之间的误差最小。

三、基于ANN的非线性系统控制技术的优势
基于ANN的非线性系统控制技术具有以下优势：
1. 较强的自适应性：ANN具有自适应能力，可以根据不同的控制需求自动调
整连接权重和偏置项，从而更好地适应不同的控制任务。

2. 高精度的控制性能：通过神经网络模型的训练和优化，可以实现对非线性系
统的高精度控制，提高控制效率和控制效果。

3. 对非线性系统较强的鲁棒性：ANN具有较强的鲁棒性和非线性拟合能力，
能够有效地应对非线性系统中的各种不确定性和扰动。

四、基于ANN的非线性系统控制技术的应用
目前，基于ANN的非线性系统控制技术已被广泛应用于各个领域，例如电力
系统控制、车辆控制、机器人控制、化工过程控制等。

其中，机器人控制是一个非常成功的应用领域。

基于ANN的非线性系统控制在机器人运动控制、轨迹规划、
避障等方面已经得到成功应用。

五、结论
基于人工神经网络的非线性系统控制技术，是一种有效的非线性系统控制方法。

通过将非线性系统建模为神经网络模型，并通过模型训练和反馈控制实现系统控制，
可以实现对非线性系统的高精度控制。

在未来，基于ANN的非线性系统控制技术将继续发挥重要的作用，成为实现工程系统控制的重要手段之一。