基于二阶系统的神经网络控制及仿真
课程设计专家PID控制系统simulink仿真
课程设计题目：专家PID控制系统仿真专家PID控制系统仿真摘要简单介绍了常规PID控制的优缺点和专家控制的基本原理，介绍了专家PID控制的系统结构，针对传递函数数学模型设计控制器。
基于MATLAB的simulink仿真软件进行应用实现，仿真和应用实现结果均表明，专家PID控制具有比常规PID更好的控制效果，且具有实现简单和专家规则容易获取的优点。
论文主要研究专家PID控制器的设计及应用，完成了以下工作：（1）介绍了专家PID控制和一般PID控制的原理。
（2）针对任务书给出的受控对象传递函数G(s)=523500/(s3+87.35s2+10470s) ，并且运用MATLAB实现了对两种PID控制器的设计及simulink仿真，且对两种PID控制器进行了比较。
（3）结果分析，总结。
仿真结果表明，专家PID控制采用多分段控制，其控制精度更好，且具有优越的抗扰性能。
关键词：专家PID，专家系统，MATLAB，simulink仿真Expert PID control system simulationAbstractThe advantages and disadvantages of conventional PID control and the basic principle of expert control are briefly introduced, and the structure of expert PID control system is introduced. Simulink simulation software based on MATLAB is implemented. The simulation and application results show that the expert PID control has better control effect than the conventional PID, and has the advantages of simple and easy to get.This paper mainly studies the design and application of the expert PID controller:(1) the principle of PID control and PID control is introduced in this paper.(2) the controlled object transfer function G (s) =523500/ (s3+87.35s2+10470s), and the use of MATLAB to achieve the design and Simulink simulation of two kinds of PID controller, and the comparison of two kinds of PID controller.(3) result analysis, summary.The simulation results show that the control accuracy of the expert PID control is better than that of the control.Key words:Expert PID , MA TLAB, expert system, Simulink, simulation目录摘要 (I)Abstract ..................................................................................................................................... I II 第一章引言 . (2)1.1 研究目的和意义 (2)1.2国内外研究现状和发展趋势 (3)第二章PID控制器综述 (3)2.1常规PID控制器概述 (3)2.2专家PID控制器 (4)第三章专家PID控制在MATLAB上的实现 (5)3.1简介 (5)3.2设计专家PID 控制器的实现方法 (5)3.3.专家PID控制器的S函数的M文件实现 (7)3.4专家PID控制器的simulink设计 (8)3.5专家PID控制和传统PID比较 (13)第四章结论 (14)4.1专家PID控制系统的优缺点及解决方案 (14)4.2最终陈述 (14)第一章引言近十几年，国内外对智能控制的理论研究和应用研究十分活跃，智能控制技术发展迅速，如专家控制、自适应控制、模糊控制等，现已成为工业过程控制的重要组成部分。
神经网络控制(RBF)
神经网络控制(RBF)神经网络控制（RBF）是一种基于径向基函数（RBF）的神经网络，用于控制系统，其主要功能是通过对输入信号进行处理来实现对系统输出的控制。
通过神经网络控制，控制器可以学习系统的动态行为和非线性模型，从而使得控制器能够自适应地进行调整和优化，实现对系统的精确控制。
RBF 网络通常由三层组成：输入层、隐藏层和输出层。
输入层接受系统的输入信号，并将其传递到隐藏层，隐藏层对输入数据进行处理并输出中间层的值，其中每个中间层神经元都使用一个基函数来转换输入数据。
最后，输出层根据隐藏层输出以及学习过程中的权重调整，计算并输出最终的控制信号。
RBF 网络的核心是数据集，该数据集由训练数据和测试数据组成。
在训练过程中，通过输入训练数据来调整网络参数和权重。
训练过程分为两个阶段，第一阶段是特征选择，该阶段通过数据挖掘技术来确定最优的基函数数量和位置，并为每个基函数分配一个合适的权重。
第二阶段是更新参数，该阶段通过反向传播算法来更新网络参数和权重，以优化网络的性能和控制精度。
RBF 网络控制的优点在于其对非线性控制问题具有优秀的适应性和泛化性能。
另外，RBF 网络还具有强大的学习和自适应调整能力，能够学习并预测系统的动态行为，同时还可以自动调整参数以提高控制性能。
此外，RBF 网络控制器的结构简单、易于实现，并且具有快速的响应速度，可以满足实时控制应用的要求。
然而，RBF 网络控制也存在一些局限性。
首先，RBF 网络需要大量的训练数据来确定最佳的基函数数量和位置。
此外，由于网络参数和权重的计算量较大，实时性较低，可能存在延迟等问题。
同时，选择合适的基函数以及与其相应的权重也是一项挑战，这需要在控制问题中进行深入的技术和经验探索。
总体而言，RBF 网络控制是一种非常有效的控制方法，可以在广泛的控制问题中使用。
其结构简单，性能稳定，具有很强的适应性和泛化性能，可以实现实时控制，为复杂工业控制问题的解决提供了一个重要的解决方案。
采摘机械臂的PSO-RBF神经网络自适应控制
１ 机械臂系统问题描述
由于机械臂的每个关节就是一个输入ꎬ也是一个输
出ꎬ而且关节与关节之间又存在着扰动ꎬ耦合关系复杂ꎮ
由于径向基神经网络结构简单ꎬ具有较强的泛化性
能ꎬ近年来ꎬ很多人对 ＲＢＦ 神经网络在机械臂控制的方
向进行了研究ꎬ极大地推动了机械臂的 ＲＢＦ 神经网络控
制发展的进程ꎮ 一些研究人员运用 ＲＢＦ 神经网络的特
子规模ꎮ
来决定下一步运动速度和位置ꎮ 基本 ＰＳＯ 算法的粒子位
τ ＝ Ｍ ０( ｑ) ( ｑ－ｋ ｖ ｅ－ｋ ｐ ｅ) ＋Ｃ０( ｑꎬｑ ) ｑ ＋Ｇ０( ｑ) －ｆ( ) (３)
其中:ｋ ｐ ＝ êê
法ꎬ第 ｔ１ 次迭代时ꎬ粒子将根据自身的经验和同伴的经验
(７)
(８)
其中 ｆ ∗( )＝ ｗ ∗ Ｔ ｈ( ｘ) ꎬｗ ∗ 表示 ｆ( ) 的最佳逼近权值
( 期望) 的角度、角速度、角加速度指令ꎮ
在实际工程中ꎬｆ( ) 通常是未知的ꎬ需要估计 ｆ( )
并对其补偿ꎮ 利用 ＲＢＦ 神经网络逼近任意非线性函数的
特性逼近 ｆ( ) ꎬ并对其进行补偿ꎬ就可以达到想要的控
制效果ꎮ
２ ＰＳＯ －ＲＢＦ 神经网络
采用 ＲＢＦ 网络逼近 ｆ( ) ꎬ其算法为
ａｄａｐｔｉｖｅ ｃｏｎｔｒｏｌ ｍｅｔｈｏｄ ｉｓ ｄｅｓｉｇｎｅｄꎬ ｗｉｔｈ ｗｈｉｃｈ ａ ｒａｄｉａｌ ｂａｓｉｓ ｆｕｎｃｔｉｏｎ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ ｉｓ ｕｓｅｄ ｔｏ ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｅ ａｎｄ ｃｏｍｐｅｎｓａｔｅ ｆｏｒ
ｓｙｓｔｅｍ ｍｏｄｅｌ ｅｒｒｏｒｓꎬ ａｎｄ ｐａｒｔｉｃｌｅ ｓｗａｒｍ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ｉｓ ａｐｐｌｉｅｄ ｔｏ ｏｐｔｉｍｉｚｅ ＲＢＦ ｗｅｉｇｈｔ ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ ｔｏ ｅｎｓｕｒｅ ｂｅｔｔｅｒ ＰＳＯ － ＲＢＦ
自适应神经网络控制系统设计与实现
自适应神经网络控制系统设计与实现随着现代科技的发展，各行各业对自适应神经网络的需求也越来越大。
自适应神经网络控制系统可以自主获取环境信息，根据环境变化实现自调节、自学习和自适应，从而提高系统控制的可靠性、稳定性和鲁棒性。
本文将介绍自适应神经网络控制系统设计的理论基础、实现过程和应用实例。
一、理论基础自适应神经网络控制系统由两大核心部分组成：神经网络和控制器。
神经网络可以根据输入输出数据模型自主学习，实现非线性映射函数的建立和自适应控制；控制器则根据实际系统特点进行参数调整和反馈控制，保证系统控制效果。
具体来说，自适应神经网络控制系统包括以下内容：1.神经网络模型：神经网络是自适应神经网络控制系统的核心部分，它可以处理环境输入的信息，实现对输出信号的调节和控制。
神经网络模型可以分为波形神经网络、径向基神经网络、多层感知器神经网络等多种类型，根据实际控制需要选择合适的模型。
2.控制器：控制器是自适应神经网络控制系统的关键组成部分，通过参数调节和反馈控制实现对神经网络的控制。
控制器的选择和设计应该考虑到受控系统的特点以及系统控制的目标要求。
3.训练算法：自适应神经网络控制系统的训练算法包括反向传播算法、共轭梯度算法、遗传算法等。
根据具体控制场景和神经网络模型的选择，可以选择相应的算法进行网络参数的优化和训练。
4.信号采集和处理：自适应神经网络控制系统需要对有效信号进行采集和处理，实现对环境输入信息的获取和分析。
信号处理可以使用滤波、降噪、去趋势等技术进行处理，以提高神经网络模型的可靠性和精度。
二、实现过程自适应神经网络控制系统的实现可以分为几个阶段：1.系统建模：对受控系统进行建模，确定系统的输入输出特性以及控制目标。
2.神经网络模型选择和建立：根据系统特点和控制目标选择合适的神经网络模型，建立网络结构并进行参数调节和训练。
3.控制器设计：根据实际控制需求，确定控制算法和控制器结构，并完成参数的设置和调节。
基于改进Smith预估器的二阶时滞系统
收稿日期:2009-09-08 修回日期:2009-12-15第28卷 第1期计 算 机 仿 真2011年1月文章编号:1006-9348(2011)01-0198-03基于改进S m it h 预估器的二阶时滞系统安连祥,马华民,刘永刚,刘新艳(河北工业大学电气与自动化学院,天津300130)摘要:在关于工业过程控制的研究中,针对常规Sm it h 预估器是基于时滞对象精确数学模型,而在实际应用中,当被控系统的参数不稳定或受到扰动时,就会造成Sm it h 预估模型的失控,使得控制效果变差甚至振荡。
尽管模糊Sm ith 预估控制对系统参数的变化不敏感,但并没有从本质上克服预估模型失控给系统带来的不稳定性影响。
为解决时滞引起失控的问题,提出了一种改进的模糊Sm ith 预估控制方法,并对方法进行了仿真。
仿真结果表明,能够增强系统的稳定性、鲁棒性,并且具有较好的控制精度,为实际工程设计提供了参考。
关键词:模糊控制;史密斯预估器;二阶时滞系统中图分类号:TP273 文献标识码:BA 2thOrder T i m e Delay Syste m Based onI mproved Fuzzy S m ith PredictorAN L ian-x iang ,MA H ua-m in ,L I U Y ong-gang ,L I U X in-yan(E lectr i ca l and A uto m ation Schoo,l H ebe iU n i ve rsity o f T echno l ogy ,T i anji n 300130,Chi na)ABSTRACT :A s traditi onal S m it h predictor is based on precise ti m e de lay sy stem mode,l when syste m pa rame ters are unstable or dist urbed ,t he S m it h pred i c t o r m ode l and sy stem m odel w ill not m atch ,this w ill l ead to bad contro l effect or even m ake syste m oscillatory .A lthough f uzzy contro l i s no t sensiti ve to t he var i e ty of syste m para m eters ,it dose not ove rco m es the bad i n fluence i n essence .T h i s paper ana l y zed the three fac t o rs lead i ng t o model m i s m atch ,and i ntroduced an i m proved Fuzzy S m ith controller .The results o f si m u lati on s how t hat t h ism ethod m akes syste m re m arkably stab le and robust ,has w ell contro l prec i sion ,and prov i des reference f o r practica l eng i neeri ng app licati on .KEY W ORDS :Fuzzy contro ;l S m ith pred ictor ;2th order ti m e delay syste m1 引言典型的工业过程大多可以等效或简化为带滞后环节的一阶或者二阶系统,而时滞环节的存在将对控制系统的性能将产生不利影响,特别是滞后时间较大时[1]。
第六章：神经网络控制
[
]
与PID的区别: k (k ), r0 (k ), r1 (k ) 可在线自调整。
原则:3个分量的绝对平均值相同
e(k ) = r0 (k ) ∆e(k ) = r1 (k ) ∆2 e(k )
∴ r0 (k ) =
e( k ) ∆e(k )
r1 (k ) =
e( k ) ∆2 e(k )
设 Te (k ) = r0 (k ), Tr (k ) =
增量型 = k I e(k ) + k P ∆e(k ) + k D ∆2 e(k )
= k ∑ wi' (k )xi (k ) 位置式
i =1 n
二、单神经元PID控制 二、单神经元PID控制
r … …
转 换 器
x2
x1
∑ K
△u + +
u 对象
z −1
y
x3
采用学习规则：有指导的Hebb规则 wi (k + 1) = w0 (k ) + dE (k )u (k ) xi (k ) （c=0） 选取： x1 (k ) = e(k ) ---------积分项 x2 (k) = ∆e(k) ---------比例项 x3 ( k ) = ∆2 e( k ) ---------微分项 = ∆[∆e(k )] = ∆[e(k ) − e(k − 1)]
[
]
Ck (k − 1) Tr (k − 1)当Sign(e(k )) = Sign(e(k − 1))时 ∆k (k ) = 0.75k (k − 1)
微分控制，提高稳定性，减小超调
(2)伺服系统：保证跟踪速度最快 x1 (t ) = r (t ) 如：
基于改进遗传算法的双向BP神经网络控制
隐层的层数 ， 不会对 网络 的精 度和表达 能力产生 大
的影响 ， 以 Ｂ 所 Ｐ神 经 网络 的典型结 构是 三层前 向 网络。
但是， 在工业 自动 控制过程 中当前 时刻输 出往 往受到先前 时刻状 态 的影 响， 而传统 的 Ｂ Ｐ神 经 网 络只有前 向连接 ， 了更 直接地建 立与先 前状态之 为
Ｂ Ｐ神经网络是一 种前馈 网络 ， 由一个输 入层 、 若 干隐层和一个输 出层 构成 。若 隐层 只有一 个 ， 则 该 网络可表示 为 Ｂ ｎ ｑ ｍ） 利用该 网络可实现 ｎ Ｐ（ ，， 。 维输入向量 Ｕ ： （ ， ， ， 到 ｍ维输出向量 ｙ “， … “）
＝（Biblioteka Ｙ ， ， ）的非线性 映射 。 Ｙ ，２… Ｙ 一般情况下 ， 增加
网络的优 点， 出了一种基 于遗传算法的双向神经 网络控制方案 ， 给 该方案兼有遗传 算法的强全局搜索能力和神 经 网络的鲁棒性和 自学习能力。仿 真结果表 明， 该算法能使种群基 因保持 多样性 ， 有效抑制 了算 法的早 熟收敛 ； 基 于该算法的控制 系统调整时间短 、 准确度 高， 具有 良 好的抗干扰能力 ， 能满足 实时性和稳 定性要 求。 关键词 ： 双向神 经网络 ； 遗传算 法； 自适应控制 ； 智能控制
Ｑ ８ ５ ） 高等学校青年学术骨干支持计划项 目（ １２ ０ １ ０ １９ ； １５ Ｇ ０ ）
第 ｌ Ｏ期
邵克勇等． 于改进遗传算法的双向 Ｂ 基 Ｐ神经 网络控制
－１ ９・
特点 ， 即使 节点数 不 变 ， 但是 由于它建 立 了反 向连
３ １ 编 码方 式 ．
接， 引入 了先前时刻状 态 ， 使其具 有更强 的鲁棒性 、 容错性和逼近能力。假定一结构 为 Ｎ ｎ ｑｍ ） Ｎ（ ，， 的 三层双 向 Ｂ Ｐ神经 网络 ， 隐层 和输 出层 的作用 函数
自动控制原理第四版
自动控制原理第四版自动控制原理是现代自动控制系统理论的基础，它涉及到控制系统的建模、分析和设计，是自动化领域中的重要学科。
本书是自动控制原理的第四版，旨在全面系统地介绍自动控制原理的基本概念、理论方法和应用技术，以及最新的研究成果和发展动态。
第一章介绍了自动控制原理的基本概念和基本原理，包括控制系统的基本结构、控制系统的基本性能指标、控制系统的数学模型等内容。
通过对控制系统的基本概念和基本原理的介绍，读者可以对自动控制原理有一个整体的认识。
第二章主要介绍了控制系统的时域分析方法，包括一阶惯性环节、二阶惯性环节、一阶惯性环节与一阶滞后环节、二阶惯性环节与一阶滞后环节等内容。
通过对控制系统的时域分析方法的介绍，读者可以了解控制系统的时域性能分析方法。
第三章主要介绍了控制系统的频域分析方法，包括频域分析的基本概念、频域性能指标、频域分析的基本步骤等内容。
通过对控制系统的频域分析方法的介绍，读者可以了解控制系统的频域性能分析方法。
第四章主要介绍了控制系统的根轨迹法，包括根轨迹的基本概念、根轨迹的绘制方法、根轨迹法的应用等内容。
通过对控制系统的根轨迹法的介绍，读者可以了解控制系统的根轨迹法分析方法。
第五章主要介绍了控制系统的频率响应法，包括频率响应的基本概念、频率响应的绘制方法、频率响应法的应用等内容。
通过对控制系统的频率响应法的介绍，读者可以了解控制系统的频率响应法分析方法。
第六章主要介绍了控制系统的状态空间法，包括状态空间的基本概念、状态空间的建立方法、状态空间法的应用等内容。
通过对控制系统的状态空间法的介绍，读者可以了解控制系统的状态空间法分析方法。
第七章主要介绍了控制系统的数字控制方法，包括脉冲响应法、数字控制系统的建模与分析、数字控制系统的设计与实现等内容。
通过对控制系统的数字控制方法的介绍，读者可以了解控制系统的数字控制方法分析方法。
第八章主要介绍了控制系统的鲁棒控制方法，包括鲁棒控制的基本概念、鲁棒控制的设计方法、鲁棒控制的应用等内容。
神经网络在二阶控制系统中的应用及仿真研究
神经网络在二阶控制系统中的应用及仿真研究作者：隋树林， 杨蕾， 袁健作者单位：青岛科技大学,自动化与电子工程学院,山东,青岛,2660421.李朋.袁铸钢.王春艳.LI Peng.YUAN Zhu-gang.WANG Chun-yan基于二阶系统的神经网络控制及仿真[期刊论文]-济南大学学报（自然科学版）2005,19(4)2.李亮亮.何勇.叶海翔.LI Liang-liang.HE Yong.YE Hai-xiang永磁同步电动机神经网络逆系统简化模型的研究[期刊论文]-微特电机2010,38(7)3.刘刚.马多胜人工神经网络的SIMULINK仿真方法应用研究[会议论文]-20064.罗有明.张春喜.LUO You-ming.ZHANG Chun-xi基于神经网络的无刷直流电机调速系统的仿真[期刊论文]-黑龙江水专学报2006,33(4)5.程光明.朱志伟.孟凡玉.孙静.曾平基于BP神经网络压电泵输入输出系统的辨识[期刊论文]-机床与液压2010,38(7)6.高圣伟.蔡燕感应电动机转子电阻神经网络观测器设计和仿真[会议论文]-20097.王战敏.贺音波.李晔.张青松联合井式电阻炉神经网络离散型Hopfield算法的建模与仿真[期刊论文]-微电子学与计算机2003,20(7)8.崔立志.余发山.胡治国.CHI Li-zhi.YU Fa-shan.HU zhi-guo BP神经网络在直流电动机故障诊断方面应用的设计和实现[期刊论文]-电气开关2005,43(5)9.谢明.XIE Ming神经网络二自由度PID控制器设计[期刊论文]-弹箭与制导学报2009,29(6)10.武国辉.王正杰.范宁军.李杰.吕婧.WU Guohui.WANG Zhengjie.FAN Ningjun.LI Jie.LV Jing基于神经网络动态逆的微小型飞行器半实物仿真[期刊论文]-弹箭与制导学报2009,29(1)本文链接：/Conference_6210590.aspx。
神经网络在控制中的应用
1
28
角位移θ2 (rad)
1.2 0.8 0.4
0 -0.4 -0.8 -1.2
0
期望 RFNN
0.5
时间 t (Sec)
关节2的轨迹跟踪曲线
1
29
角位移θ1 (rad)
1.2 0.8 0.4
0 -0.4 -0.8 -1.2
0
期望 RFNNI
0.5
1
时间 t (Sec)
RNNI的第一个输出轨迹
期望轨迹：
1d (t) sin(2t)
d 2
(t)
cos(2t
)
摩擦项和扰动项 ： F ( ) 0.5sign( )
Td
(
,
)
5 5
cos(5t) cos(5t)
27
角位移θ1 (rad)
1.2 0.8 0.4
0 -0.4 -0.8 -1.2
0
期望 RFNN
0.5
时间 t (Sec)
关节1的轨迹跟踪曲线
x2 y2 l12 l22 2l1l2 cos( 2 )
2
arccos
x2
y 2 l12 2l1l2
l22
,
0 2
Atny x
l22 x2 y2 l12 2l1 x2 y2 cos
arccos x2 y 2 l12 l22 , 0
2l1 x2 y 2
W (x, y)
W (k) J / W u p un / W
30
角位移θ2 (rad)
1.2
期望
0.8
RFNNI
0.4
0
-0.4
-0.8
-1.2
0
0.5
人工智能应用测试题(附参考答案)
人工智能应用测试题（附参考答案）一、单选题（共40题，每题1分，共40分）1、卷积层是深度神经网络的主要结构之一，已经在大量任务中用到，下面哪一个任务的主流方法中没有用到卷积层A、中文分词B、中英文互译C、场景文字检测D、为图像自动生成描述标题正确答案：A2、近年来基于（）的“DeepFakes”（深度伪造）技术应用，使得“换脸”虚假视频的制作门槛不断降低，大量深度伪造数据内容开始涌现。
A、lstmB、GANC、cnnD、rnn正确答案：B3、人工智能平台从结构上应分为公司级、省公司级、云侧、（）侧和端侧。
A、中B、边C、后D、前正确答案：B4、语音识别的技术框架阶段顺序是？A、编码、训练、解码B、训练、编码、解码C、解码、训练、编码D、训练、解码、编码正确答案：A5、机器翻译属于下列哪个领域的应用？A、自然语言系统B、人类感官模拟C、专家系统D、机器学习正确答案：A6、在人脸识别系统中主要采用( )。
A、肤色识别B、亮度识别C、色彩识别D、轮廓特征识别正确答案：D7、以下哪一项在神经网络中引入了非线性操作？A、ReLU函数B、卷积函数C、随机梯度下降D、损失函数正确答案：A8、（）为每位基层员工配置专属的写作模板，通过自动化获取专业管理和生产数据，让机器自主完成文章创作，过程无需人工干预，大大提高了结构化文档的产出效率。
A、智能写作B、人工写作C、智慧写作D、AI写作正确答案：A9、人工智能的近期目标是A、降低搭建成本B、实现自我学习C、超越人类D、实现机器智能正确答案：D10、样本库功能要求为：数据接入包括（）文件导入、HDFS数据导入、FTP文件导入、NFS数据导入和数据库数据导入。
A、远程B、云端C、SAMBAD、本地正确答案：D11、以下关于分词说法不正确的是？A、在实际工程应用中，分词一般只采用一种分词方法。
B、中文不同于英文自然分词，中文分词是文本处理的一个基础步骤。
分词性能的好坏直接影响比如词性、句法树等其他模块的性能。
基于ELMAN神经网络的PID控制器设计
第 ｌ ４卷
第 ２ 期
兰 州 工 业 高等 专科 学 校 学 报
Ｊ ｕ ｎ ｌ ｆ ａ ｏ ｏｙ ｃ ｎｃ Ｃ ｌ ｇ ｏ ｒ ａ ｍｈ ｕ Ｐ ｌｔ ｈ ｉ ｏｌ ｅ ｏＬ ｅ ｅ
Ｖ０ ． ４． １ １ Ｎｏ． ２
２０ ０ ７年 ６月
一
些 变 换 ， 得到 增量 式 ＰＤ控 制算 法 ： 可 Ｉ
△“ ｋ （ ）＝ Ｋ ｅ ｋ ｌ （ ）＋Ｋ ｅ ｋ一１ ２（ ）＋Ｋ ｅ ｋ一２ ． ３（ ） （） ３
式 中 ， ｌ＝ （ ／ ＋ ／ ， ｓ＝一 （ Ｋ １＋ ） Ｋ １＋２ ｄ Ｔ ， ３＝ ｒ ／ ． ｒ／ ） Ｋ ｄ Ｔ
的建模 与控 制 ， 控制 系统 中的应 用 可 以提 高 整个 系统 的信息 系统 处理 能力 和适应 能力 ］本文 探讨 了基 在 ．
于 Ｅ Ｍ Ｎ神经 网络 的 ＰＤ控制方 法 ， ＬＡ Ｉ 并将 其运 用 于位 置 随动 系统 中 ， 取得 了 良好 的控 制效 果 ．
１ 数 字 ＰＤ 控 制 Ｉ
以是输入层神经元的个数网络的输出为岛则其结构为肘一日一即个输入日个隐层神经元个输出则得到控制器的输出为三层前馈网络一一后一蠡一一其中矗一网络的学习算法采用梯度下降法定义性能指标为一梯度下降法的计算公式为一叩蔫岫吁舢笔铲?耥?圈式中叩学习速率口惯性系数可求得前馈网络输出层的加权系数计算公式为事忌乱蠡其中?输出单元的激发函数取非负的隐含层加权系数的计算公式为当神经网络控制器采用的形式时其积分环节已经万方数据第期牛广文基于神经网络的控制器设计??二乒后垆蠡筝矗岛后岛既后网络权值可以按照谚来进行调整仿真实例本仿真系统为位置随动系统速度环控制具有二阶惯性环节传递函数描述为将神经网络控制器与一般控制器控制下的位置随动系统控制效果作了仿真其结果如图所示图中曲线为采用传统控制得到的输出响应曲线恐墨三曲线为采用神经网络控制得到的输出响应曲线瓦由仿真曲线可见与一般控制相比位置随动系统采用神经网络进行控制其超调量和响应速度都有显著改善结束语通过基于动态神经网络的自适应控制器的理论分析与应用仿真采用遗传算法通过改进的网络的辨识器可以对复杂的非线性动态系统进行辨识和建模对位置随动系统的仿真表明实时控制效果较单纯控制有显著的提高具有较高的控制品质参考文献刘金琨先进控制仿真第版北京电子工业出版社何玉彬李新忠神经网络控制技术及其应用北京科学出版社胡守仁神经网络应用技术北京国防科技大学出版社舒怀林神经网络控制系统分析盯自动化学报郭丹李平曹江涛基于网络的非线性系统神经元自适应预测控制计算机仿真?器瓦盖等麓叫
基于神经网络的机器人二阶滑模控制
ｈｔ：ｗｗ ． ｓａ ｒ． ｔ ／ ｗｃ －． ｇｃ ｐ／ ・ ｏ ｎ
计 算 机 系 统 应 用
基 于神 经 网络 的机器 人二 阶滑模 控 制①
王延玉，刘 国栋
ｆ 江南大学 物联网工程学 院，无锡 ２ ４ ２ ） １ １２
摘
要 ：本文提 出了一种基于神经 网络 与二阶滑模 控制 融合的控制策略用于非线性机器人控制 ，设计 了一种新
（ ｔｒｅ ｆ ｈｎ ｓ ｎ ｉｅｒ ｇ ｎｔｕｅ Ｓ ｕ ｅｎＹ ｎ ｔ ｎｖｒｉ ， ｘ １ １２ Ｃ ｉａ Ｉ ｅｎｔ Ｔ ｉｇ ｇ ｅｉ ｓｔｔ， ｏ ｔ ｒ ａ ｇｚ Ｕ ｉｅｓｙ Ｗｕ ｉ ４ ２ ， ｈ ） ｎ ｏ Ｅ ｎ ｎＩ ｉ ｈ ｅ ｔ ２ ｎ
Ａｂｓｒ ｃ ： Ｔｈ ｍ ｙ ａ ａ ｔ ｅ ｒｌｎ ｔ ｒ ｎ ｅ ｏ ｄ ｏ ｄ ｒｓｉｉ ｇ ｔａ ｔ ｉ ａ ｅ ｒ ｐ ｓ ｓａ ｓ ｎ ｒ ｔｃ ｃ ｎｒ ｌ ｏ ｉｈ ｂ ｄ ｐ ｉ ｎ ｕ ａ ｅｗｏ ｋ ａ ｄ Ｓ ｃ ｎ ｒ ｅ ｌ ｎ ｌ ｖｅ ｄ
颖简易 的二阶滑模控制方法 ，有效地避 免了常规变 结构控制 的抖震 问题 ，并采用神经 网络辨识未知 的机器 人的
非线性模型，通过 Ｌ ａｕ ｏ ｙｐ ｎ ｖ直接法设计 网络的权值更 新率 ，确保 了系统 闭环全局渐近稳 定性 。最后 ，通过仿真
验证 了算法的有效性 。
关键词 ：神经网络；二阶滑模控制 ；机器人
成 为机器人智 能控制的主要手 】 ｏ ，Ｈ ｍｇ等［人设 ３ １
免 了这一 问题 。控制器 结构简单 ，且对有界扰动和 未
建模动态具有强鲁棒性 。
计 了闭环稳定的 Ｃ ＭＡＣ 自适应控制器 ， 但逼近 目标是 系 统闭环 的整体不确定量，因此必须假设系统状态始 终包含在一个有 界集 内，而且神经 网络结合 自适应控 制 只能对 网络 的权 值进行在线学 习，对 系统中不可避 免存在 的不确 定非线 性外部 扰动 、模 型逼近 误差等。 显得无 能为力 。 文献 【 １］ ６ ０采用变 结构控 制项对扰动与 ， 模 型逼近误差进行补偿， 不连续控制项 的存在， 但 使
(完整版)西南大学1085《智能控制》作业答案
西南大学网络与继续教育学院1085 《智能控制》作业答案1、下列有关推理机说法不正确的是（）A. 推理机是用于对知识库中的知识进行推理来得到结论的“思维”机构。
B. 推理机包括三种推理方式，即正向推理、反向推理和双向推理。
C. 推理机和知识库构成了专家系统D. 推理机是指专家系统中无需任何知识就能完成推理功能的组成部分。
答：d2、下列不属于知识库所包含的是（）A. 基于专家经验的判断性规则。
B. 用于推理、问题求解的控制性规则。
C. 用于说明问题的状态、事实和概念以及当前的条件和常识等的数据。
D. 所涉及的领域广泛、普遍的常识和数据。
答：d3、下列不属于智能控制的特点的是（）A. 自组织功能和优化能力B. 完全具有人的智能C. 学习功能D. 适应功能答：b4、下列有关智能控制的组成正确的是（）A. 智能控制由人工智能，自动控制，运筹学组成。
B. 智能控制由人工智能和自动控制组成C. 智能控制由自动控制和运筹学组成D. 智能控制由运筹学和人工智能组成答：a5、下列有关智能控制的概念说法准确的是（）A. 所谓智能控制，即设计一个控制器（或系统），使之具有学习、抽象、推理、决策等功能，并能根据环境（包括被控对象或被控过程）信息的变化作出适应性反应，从而实现由人来完成的任务。
B. 所谓智能控制，就是将控制系统进行智能化，使之完全具有人的智能。
C. 所谓智能控制，就是控制过程中，就是人参与控制，从而具有人的智能。
D. 所谓智能控制，就是所设计的控制系统具有很高的智能。
答：a6、下列哪位人物提出模糊集合理论，奠定了模糊控制的基础（）A. 美国加州大学自动控制系的L.A.ZedehB. 伦敦大学的Mamdani博士C. 美国的J.H.Holland教授D. 著名的Hopfield教授答：a7、下列不是决定神经网络性能的要素是（）A. 神经元（信息处理单元）的特性。
B. 神经元之间相互连接的形式——拓扑结构。
C. 为适应环境而改善性能的学习规则。
基于神经网络的智能车辆控制系统研究
基于神经网络的智能车辆控制系统研究智能车辆控制系统是当今汽车行业的热点研究方向之一。
随着人工智能技术的快速发展，基于神经网络的智能车辆控制系统在提高行车安全性、提升汽车性能和减少交通事故等方面展现出巨大潜力。
本文将探讨基于神经网络的智能车辆控制系统的研究现状、工作原理和应用前景。
第一部分：研究现状近年来，基于神经网络的智能车辆控制系统在学术界和工业界引起了广泛关注。
神经网络作为一种模拟人脑神经元工作方式的算法，具有强大的学习和处理能力。
研究者们基于神经网络提出了各种智能车辆控制算法，包括车辆路径规划、车辆稳定控制、车辆感知等。
路径规划是智能车辆控制的核心问题之一。
研究者们通过训练神经网络模型，使其能够学习和预测道路条件、交通状况和目标方向等信息，从而实现自动驾驶的路径规划功能。
对于不同的道路环境，神经网络能够根据历史数据快速适应并生成最佳路径，大大提高了行车的安全性和效率。
车辆稳定控制是保证行车安全的重要环节。
神经网络可以通过学习车辆的动力学模型和环境信息，实现实时的车辆稳定控制。
例如，当车辆遇到突发情况时，神经网络能够快速判断并采取相应的控制策略，如调节制动力和转向角度，保持车辆的稳定性，有效防止交通事故的发生。
车辆感知是智能车辆控制的基础。
神经网络在车辆感知方面具有很好的应用前景。
通过训练神经网络模型，使其能够从车载摄像头、激光雷达等传感器获取的信息中提取关键特征，如道路标志、障碍物等，并进行准确的分类和识别。
这些感知能力为智能车辆的自主决策和操作提供了重要的基础。
第二部分：工作原理基于神经网络的智能车辆控制系统主要包括数据采集、模型训练和实时控制三个主要环节。
在数据采集阶段，智能车辆搭载各种传感器和摄像头，收集不同道路环境下的大量数据，如车速、加速度、方向盘转角、摄像头图像等。
这些数据经过预处理和标注后，将成为神经网络模型的训练样本。
在模型训练阶段，研究者们采用神经网络模型进行参数优化和训练。
机电一体化概述英文翻译
英文翻译机电一体化概述机电一体化技术是面向应用的跨学科技术，是机械、微电子、信息和控制技术等有机融合、相互渗透的结果。
今天机电一体化技术发展飞速，机电一体化产品更日新月异。
现代科学技术的不断发展，极大地推动了不同学科的交叉与渗透，工程领域的技术改造与革命。
在机械工程领域，由于微电子技术和计算机技术的迅速发展及其向机械工业的渗透所形成的机电一体化，使机械工业技术结构，产品结构，功能与构成，生产方式及管理体系发生了巨大的变化，使工业生产由“机械电气化”迈入以“机电一体化”为特征的发展阶段，它打破了传统的机械工程，电子工程，化学工程，建筑工程，信息工程，控制工程等旧模块的划分，形成了融机械技术，微电子技术，信息技术等多种技术为一体的一门新兴的交叉学科。
界内对机电一体化的定义也各不不相同，而这个概念最早是由日本机械振兴协会经济研究所在1981年3月提出来的：“机电一体化是机械的主功能，动力功能，信息功能和控制功能上引进微电子技术，并将机械装置与电子装置用相关的软件有机结合而构成系统的总称”。
机电一体化产品的显著特点是多功能、高效率、高智能、高可靠性，同时又具有轻、薄、细、小、巧的优点，其目的是不断满足人们生产生活的多样性和省时、省力、方便的需求。
机电一体化系统一般由机械本体、传感检测、执行机构、控制及信息处理、动力系统等五部分组成，各部分之间通过接口相联系。
机电一体化系统由许多要素或子系统构成，各要素或子系统之间必须能顺利地进行物质、能量和信息的传递与交换。
各要素或各子系统相接处必须具备一定的联系条件，这些联系条件称为接口。
接口设计的总任务是解决功能模块间的信号匹配问题，根据划分出的功能模块，在分析研究各功能模块输入/输出关系的基础上，计算制定出各功能模块相互连接时所必须共同遵守的电气和机械的规范和参数约定，使其在具体实现时能够“直接”相连。
一、机电一体化的核心技术1.机械技术：是机电一体化的基础，机械技术的着眼点在于如何与机电一体化技术相适应，利用其高、新技术来更新概念，实现结构上、材料上、性能上变更，满足减小重量、缩小体积、提高精度、提高刚度及改善性能要求。
恒切削力加工过程的神经网络预测控制
Ｋ ｅ ｒ ： ｍａ ｈ ｎｎｇ ｐ ｏ ｅ ｓ；ｎ ｕ ａ ｅ ｗｏ ｋ ；ｐｒ ｄ ｃｉ ｅ ｃ ｎ ｒ ｌ ｙ ｗｏ ｄｓ ｃ ｉｉ ｒ ｃ ｓ ｅ ｒ ｌｎ ｔ ｒ ｅ ｉｔｖ ｏ ｔｏ
Ｏ
引 言
为 了提高 机床 的 生产 效 率 、 加工 精 度 、 备 利用 设
量约 束在有 效范 围 内 ，间接 保证 加工 过程 的有 效性 ； Ａ Ｏ是 以加 工过程 某些 性 能指标 （ Ｃ 如经济 指标 ） 为 作 优化 目标 ，通 过 调 整 工 作 参 数 （ 进 给 量 、 削 速 如 切
Ｎ ｅ ａ ｔ ｏ ｋ ｅ ｉ ｔｖ ｎｔ ｏ ｆ Ｃｏ ｔ ｎｔＦｏ ｃ ｎ Ｃｕ ｔｎｇ Ｐｒ ｃ ｓ ｕｒ ｌＮｅ ｗ ｒ Ｐｒ ｄ ｃ ｉ ｅ Ｃｏ ｒ ｌｏ ｎｓａ ｒ ｅ ｉ ｔｉ ｏ ｅ ｓ ＺＨＡＮＧ Ｙｉ一， ＹＡＯ ．ａ Ｘｉｆ ｎ
（ ． ｃｏ ｌ ｆＭｅｈｎｃｌ＆ Ａ ｔ ａｉ ｎ ｉ ｅｉｇ ｏ ｔ Ｃ ｉａＵ ｉｅｓｙ ｏ Ｔ ｃｎ ｌ ｙ ｕ ｎ ｚｏ １ Ｓｈ ｏ ｏ ｃ ａｉａ ｕ ｍ ｔ ｎＥ ｇ ｅｒ ，Ｓ ｕｈ ｈｎ ｎｖｒｉ ｆ ｅｈ ｏ ｇ ，Ｇ ａ ｇｈ ｕ ｏ ｏ ｎ ｎ ｔ ｏ
文 章 编 号 ：０ １ ２ ６ （ ０ ２ ０ ０ ４ ０ １ ０ — ２ ５ ２ １ ） ７— ０ ６— ３
恒 切 削 力加 工 过 程 的 神 经 网络 预 测控 制 木
基于系统辨识的机械系统建模与仿真技术
基于系统辨识的机械系统建模与仿真技术在现代工程领域，机械系统的设计、分析和优化越来越依赖于先进的建模与仿真技术。
系统辨识作为一种获取系统动态特性的有效手段，为机械系统的建模与仿真提供了重要的基础。
首先，我们来理解一下什么是系统辨识。
简单来说，系统辨识就是通过对系统输入输出数据的观测和分析，来确定系统的数学模型。
这个过程就像是通过观察一个人的行为来推测他的内心想法和性格特点。
对于机械系统而言，我们可以通过施加不同的输入信号，如力、位移、速度等，然后测量系统的相应输出，如位移、速度、加速度等，从而获取系统的动态响应特性。
那么，为什么要进行系统辨识呢？这是因为在实际的机械系统中，其结构和参数往往是复杂且难以精确测量的。
而且，很多时候我们无法直接根据物理原理来建立准确的数学模型。
通过系统辨识，我们可以利用实际测量的数据来逼近系统的真实特性，从而为后续的建模和仿真提供可靠的依据。
在进行系统辨识时，需要选择合适的模型结构。
常见的模型结构包括线性模型和非线性模型。
线性模型相对简单，计算效率高，但对于一些复杂的机械系统，可能无法准确描述其特性。
非线性模型则能够更好地捕捉系统的非线性行为，但计算复杂度较高。
此外，还需要考虑模型的阶次，阶次过高会导致模型过于复杂，计算量大；阶次过低则可能无法准确反映系统的特性。
有了模型结构，接下来就是如何获取输入输出数据。
实验测量是获取数据的一种重要方式。
在实验中，需要精心设计输入信号，以充分激发系统的各种动态特性。
常用的输入信号包括正弦波、阶跃信号、脉冲信号等。
同时，测量设备的精度和采样频率也会对数据的质量产生重要影响。
除了实验测量，还可以利用数值模拟的方法获取数据。
例如，通过有限元分析等方法，可以得到机械系统在不同工况下的响应。
获取到数据后，就需要使用合适的辨识算法来确定模型的参数。
常见的辨识算法有最小二乘法、极大似然法、神经网络法等。
最小二乘法是一种经典的辨识算法，其原理简单，计算效率高，但对于噪声较大的数据可能效果不佳。
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文章编号:1671-3559(2005)04-0322-03
收稿日期:2005-05-20
基金项目:山东省教育厅重点科技攻关资助项目(012050114)作者简介:李 朋(1979-),男,山东邹平人,济南大学控制科
学与工程学院硕士生。
基于二阶系统的神经网络控制及仿真
李 朋,袁铸钢,王春艳
(济南大学控制科学与工程学院,山东济南250022)
摘 要:基于神经网络的直接逆控制和模型参考自适应控制的原理设计了1个二阶系统控制,使用M AT LAB 神经网络工具箱对其进行了仿真,对比了不同的控制方法以及训练样本容量对控制结果的影响。
关键词:神经网络;直接逆控制;模型参考自适应控制;
S imulink
中图分类号:TP183文献标识码:B
近年来,随着社会经济的发展,对控制系统的设计要求日益提高,传统的控制理论及传统的智能控制方法已经很难满足需要。
神经网络控制以其独特的优点受到控制界的关注,在控制系统中得到日益广泛的应用,这主要来自以下3方面的动力:处理越来越复杂系统的需要;实现越来越高的设计目标的需要;在越来越不确定情况下进行控制的需要。
用神经网络设计的控制系统,具有高度的自适应性和鲁棒性,对于非线性和不确定性系统也取得了满意的控制效果,这些效果是传统的控制方法难以达到的[1]。
文中对一简单的二阶系统分别采用了直接逆控制和模型参考自适应控制,通过仿真来分析其控制效果,并研究了不同样本容量对仿真结果的影响。
1 直接逆控制原理
这种方法是将神经网络直接作为控制器串联于实际系统之前,其系统结构如图1所示。
它的主要思想是利用神经网络的逼近能力对系统的逆动态进行建模,使得整个系统的输入输出为恒等映射,从而实现高性能的控制。
该方法结构简单,可充分利用神经网络的建模能力,但系统的初始响应取决于网络的初始权值,控制开始投入时系统鲁棒性欠佳[2]。
系统控制特性取决于模型的精确程度,当模型存在
误差或对象有扰动时,容易造成系统不稳定。
直接逆动态控制的原理可描述为:y (t +1)=g (y (t ),…,y (t -n +1),u (t ),…,u (t -m ));神经网络的
训练过程可描述为:^u (t )=^g -1
(y (t +1),y (t ),…,y (t -n +1),
u (t ),…,u (t -m ))。
图1 神经网络直接逆控制
2 模型参考自适应控制原理
当非线性系统为仿射系统时,控制器特性由辨
识模型直接获得,如图2所示。
当非线性系统为非
仿射系统时,控制器也采用神经网络实现。
这时神经网络控制器的训练方式用类似于逆动态辨识的方案,但这时的误差函数为e t =y p -y t 。
式中
,y p 为对象实际输出,y t 为参考模型的输出。
由于辨识模型和控制器均采用神经网络,因此增加了系统的鲁棒性[3]。
图2 自适应控制系统模型
3 直接逆控制设计
311 被控对象
二阶系统形式简单而且应用广泛,而控制系统
的若干设计方法是将高阶系统简化为二阶系统或者次二阶小系统特性起主导作用的系统。
因此提高二阶系统品质的控制方法,对自动化系统设计有重要
第19卷第4期2005年12月
济南大学学报(自然科学版)
JOURNA L OF J I NAN UNI VERSITY (Sci.&T ech 1)
V ol.19 N o.4
Dec.2005
意义。
如图3所示,文中的控制对象是一简单的二阶系统。
其传递函数是:
y ″
(t )+y ′(t )+y (t )+y 3(t )=u (t )。
图3 被控对象
312 神经网络设计
采用单隐层神经网络,输入层4个神经元,隐层
5个神经元,输出层1个神经元。
隐层作用函数为:y =1-e -x 1+e -x ,输出层为线性输出。
313 训练算法
采用M aLevenberg -rquardt 算法,系统模型如图4。
图4 直接逆控制系统模型
4 模型参考自适应控制的设计
模型参考自适应控制是采用G auss -Newton 算法,系统模型如图2。
前向网络的训练仍采用直接逆控制时的数据对,神经网络控制器的结构也同直接逆控制时的一样。
5 系统仿真过程
511 产生训练数据
产生1个最大幅值为12、频率不定的方波序列,通过被控对象,得到输出。
这样总共产生1000组数据,其中前500组用作训练,后500组可以用来检验控制结果。
如图5所示。
512 训练和仿真结果
在控制过程中,当参考信号为方波时,经过500次训练后,其控制结果如图6。
经过1000次训练后,其控制结果如图7。
当采用模型参考自适应控制时,每200次采样,更新一次权值,总共更新8次,以达到较好的效果。
其控制结果如图8。
图
5
产生的输入输出数据
图6 500次直接逆控制结果
图7 1000次直接逆控制结果
图8 模型参考自适应控制结果
3
23第4期 李 朋,等:基于二阶系统的神经网络控制及仿真
6 结 论
通过仿真结果可以看出,神经网络直接逆控制基本上可以达到好的控制效果,但是阶越时超调量都比较大。
其中500次训练后的控制结果最差,阶越时收敛速度最慢;1000次训练后的控制结果比经过500次训练的控制结果有所改善,但在稳态时仍然有波动;经过模型参考自适应控制的结果最理想,阶越时的响应非常好,超调量基本为零。
但是由于神经网络自适应控制是在线学习,因此当系统模型变化或出现扰动时,系统需要修改大量的网络权值,从而会降低系统的响应速度。
参考文献:
[1] 王树青1先进控制技术及应用[M]1北京:化学工业出版社,
20011
[2] 徐丽娜1神经网络控制[M]1黑龙江:哈尔滨工业大学出版社,
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[3] 何玉彬,李新忠1神经网络控制技术及其应用[M]1北京:科学
出版社,20001
[4] 焦李成1神经网络系统理论[M]1西安:西安电子科技大学出
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[5] 楼顺天,施 阳1基于M AT LAB的系统分析与设计———神经网
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[6] 闻 新,周 露,王丹力,等1M AT LAB神经网络应用设计[M]1
北京:科学出版社,20011
N eural N etw ork Control
and Simulation B ased
on a Tw o-order System
LI Peng,Y UAN Zhu2gang,WAN G Chun2yan
(School of C ontrol Sciences and Engineering,
Jinan University,Jinan250022,China)
Abstract:The theory of the direct inverse control and the adaptive control used in NN control are introduced.Then I applied them in a sim ple tw o-order system and g ot the simulation result. The simulation was operated with the NN toolbox in M AT LAB.At last,the control results under different conditions are com pared.
K ey w ords:neural netw ork;direct inverse control;adaptive control;simulink
423 济南大学学报(自然科学版) 第19卷。