基于神经网络的系统建模
基于优化神经网络模型的系统建模仿真研究
２ 神 经 网 络模 型 结构 优 化
设 计神 经 网络模 型是 一个综 合性 问题 ，需要 满 足多种 不 同要 求 ，例 如神 经 网络模 型应具 有训练 速 度 快 、泛化 能力好 、易于 硬件实现 等 。这取 决 于对 象 的复 杂度 、所设计 的神经 网络模 型结构 以及样 本
摘 要 ：建立一个结 构优化 的系统模型是设计控制系统的基础 ，但 对于实际系统尤其是非线性系统一般没有统
一
表达形式 ，其模 型结构难 以构造 ，对其结 构优化难以实施 ，给非线性 系统 建模带来很大 困难 。为此 ，基于神
经 网络理论 ， 分析了非线性系统的神经 网络模型并对其神经网络模型结构进行仿真研究 。 基于 ０ Ｓ Ｏ ｔ ａＢａ Ｂ （ ｐｍ ｌ ｒｉ ｉ ｎ
（） 尼为模 型输 噪声 。设 、】分别 是系统输 入空间 和输 出空 ， 问 ，则 可将被建模 系统 Ｐ看作是 从输 入空 问至输 出 空间 的一 个算子 尸： 】 ， ，可建立 由输入输 出数 据 对 ｛ ，ｙ 描述 的 、以隐含形式 定 义的系统模 型。显 “ ＿ ｝
中图 分 类 号 ：Ｔ １３ Ｐ ８ 文献 标 志 码 ：Ａ
系统 建模是基 于系统所处 的环境知 识 ，寻求 或 给定一 类模型结 构 ，运用 被建模 系统 的观测数 据 ，
使某种 准则 函数极 小化 ，从 而得到 系统 模型 。但 由 于实际 系统尤其 是一般非 线性系统 没有统一 表达形 式， 其模型结 构难 以构造 ， 其结构优 化亦难 以实施 ，
这给非线 性系统 建模造成 很大困难 。为此 ，基 于神 经 网络 的非线性 映射 、大 规模 并行运算 等特性 ，在
基于神经网络的智能机电传动系统建模与控制策略研究
基于神经网络的智能机电传动系统建模与控制策略研究智能机电传动系统是指利用智能控制技术实现机电装置的精确控制和智能化运行的系统。
它的核心是建立准确的机电传动模型，并设计有效的控制策略，以实现系统的高效运行和优化性能。
本文将围绕基于神经网络的智能机电传动系统建模与控制策略展开研究，通过对相关理论、方法和应用进行综述和分析，旨在为实际应用提供参考和启示。
一、智能机电传动系统建模智能机电传动系统建模是实现精确控制的基础。
建模过程中需要考虑系统的结构、特性和动力学方程等因素，以得到准确的系统模型。
针对复杂的机电传动系统，传统的建模方法难以满足要求，而基于神经网络的建模方法能够更好地应对这一挑战。
基于神经网络的智能机电传动系统建模方法主要包括以下几个步骤：1. 数据采集和处理：通过传感器获取机电传动系统的输入输出数据，并进行预处理，包括降噪、滤波、采样等，以提高数据的质量和准确性。
2. 网络结构选择：根据系统特性和建模需求选择合适的神经网络结构，常见的包括前馈神经网络（FFNN）、循环神经网络（RNN）和自组织神经网络（SOM）等。
3. 参数训练和优化：使用采集的数据对神经网络的参数进行训练和优化，以使网络能够准确地拟合系统的输入输出关系。
常用的训练算法包括误差反向传播算法（BP）和遗传算法等。
4. 模型验证和评估：将训练好的神经网络模型进行验证和评估，验证其对系统的输入输出关系的拟合程度和预测能力。
二、智能机电传动系统控制策略研究基于神经网络的智能控制策略在机电传动系统中得到了广泛应用。
通过训练好的神经网络模型，可以实现传动系统的精确控制和优化运行。
以下是几种常见的基于神经网络的智能机电传动系统控制策略：1. 基于神经网络的模糊控制：将神经网络与模糊控制相结合，实现对机电传动系统的模糊推理和控制。
通过训练模糊神经网络，可以自适应地学习系统的非线性特性和模糊规则，从而实现对系统的精确控制。
2. 基于神经网络的自适应控制：通过训练神经网络，实时地学习和调整系统的参数和控制策略，以适应外部环境的变化和系统内部的不确定性。
基于神经网络的动力学建模与控制研究
基于神经网络的动力学建模与控制研究随着科技的不断进步，神经网络技术在各个领域的应用得到了越来越广泛的推广。
其中，基于神经网络的动力学建模与控制研究成为了一个热门话题。
神经网络可以模拟大脑下的感知、认知、控制和决策等系统的行为，将传统的模型变得更加逼真，同时也具有更好的泛化性能。
本文将探讨基于神经网络的动力学建模与控制研究的相关问题。
一、神经网络在动力学建模中的应用神经网络在动力学建模中广泛应用于环境监测、智能交通、无人机、机器人等领域。
在这些领域中，动力学建模可以对物理现象进行建模与仿真，从而实现预测、控制和优化等目的。
例如，在环境监测中，神经网络可以通过传感器获取环境数据并进行分析、处理，找到环境数据之间的关系，并对可能出现的环境问题进行预测和控制。
在智能交通领域，神经网络可以帮助自动驾驶汽车快速反应并做出正确的判断，确保交通安全。
在机器人领域，神经网络可以对机器人行为进行控制，从而实现较高的自主性和智能化。
二、神经网络在动力学控制中的应用神经网络在动力学控制中的应用一直是学者们研究的重点。
动力学控制是指通过学习和预测未来状态，确定动态系统的最优控制策略来达成预期的目标。
神经网络可以通过对动态系统进行建模和控制，实现对系统的快速响应、精确控制、稳定运行等目的。
例如，在工业自动化领域中，神经网络可用于智能样机的控制和优化设计，以达到增加生产效率、减少成本的目的；在金融领域中，神经网络可以用于交易策略的预测和优化，提高投资收益率；在电力系统中，神经网络可用于电力负荷预测和优化调度，保证系统的稳定运行。
三、神经网络建模与控制研究中存在的问题虽然神经网络在动力学建模与控制研究中的应用范围很广，但在实际应用过程中，还存在着一些问题亟待解决。
1. 神经网络参数选择问题神经网络需要选择最优的参数来进行训练和优化。
算法的抉择和参数的选择都对神经网络的精度和泛化能力有着重要影响。
如何选择合适的参数和算法，是当前研究的重点。
基于神经网络的复杂非线性系统建模与控制技术研究
基于神经网络的复杂非线性系统建模与控制技术研究复杂非线性系统建模与控制技术一直是控制理论领域研究的热点之一。
神经网络模型由于其强大的非线性拟合能力和广泛的应用场景，在非线性系统建模和控制方面也具有重要的地位。
本文主要讨论基于神经网络的复杂非线性系统建模与控制技术研究的现状和未来发展方向。
一、复杂非线性系统的建模1.传统方法传统的复杂非线性系统建模方法主要基于数理统计和系统辨识理论，例如ARMA模型、滑动平均模型、自回归移动平均模型等，这些方法要求系统的动力学方程必须是线性和参数可识别的。
但是，在实际应用过程中，很多系统的动力学方程都是非线性的，而且系统的特性通常是不确定和时间变化的，这些传统方法的建模能力在面对这些问题时会受到很大的限制。
2.基于神经网络的方法基于神经网络的建模方法具有较强的非线性逼近能力、泛化能力和鲁棒性，能够更好地适应实际系统的的复杂性、不确定性和时变性。
神经网络模型可以通过无监督学习和有监督学习来实现建模过程。
其中，无监督学习主要包括自组织特征映射网络、高斯混合模型等，有监督学习主要包括前馈神经网络、复杂神经网络等。
这些方法在复杂非线性系统建模和识别方面得到了广泛应用和研究。
二、复杂非线性系统的控制复杂非线性系统的控制方法主要包括传统控制方法和基于神经网络的控制方法。
1.传统控制方法传统的控制方法依赖于已知的系统模型，通常包括PID控制、模型预测控制、自适应控制等。
但是，在实际应用中，由于系统的不确定性和复杂性，传统的控制方法很难有效控制复杂非线性系统。
2.基于神经网络的控制方法基于神经网络的控制方法相对传统控制方法更具优势。
通过学习过程对非线性系统进行自适应在线辨识和控制。
其中，反向传播神经网络、径向基函数网络、自适应神经控制等方法在复杂非线性系统控制方面表现出了较高的控制精度和鲁棒性。
三、未来研究方向在基于神经网络的复杂非线性系统建模和控制领域，仍然存在许多研究问题亟待解决。
基于神经网络的非线性系统建模研究与应用
基于神经网络的非线性系统建模研究与应用随着科技的不断发展，许多系统越来越复杂，人们对非线性系统的建模和分析的需求越来越迫切。
传统的线性系统建模方法已经无法满足当今社会的需求，因此神经网络成为了非线性系统建模中的一种重要方法。
一、神经网络的概念和应用神经网络是人工智能的一个重要分支，在计算机科学、电子工程等领域得到广泛应用。
它是一种模拟大脑神经网络的人工智能算法，具有自适应、容错等特点，能够处理非线性系统建模中的复杂问题。
神经网络可以用来处理图像识别、语音识别、自然语言处理、预测和分类等任务，还可以用于机器学习、数据挖掘、模式识别等领域。
在非线性系统建模中，神经网络经常用来进行数据建模、分类、预测等任务。
二、神经网络的结构和参数神经网络由神经元、连接权重、偏置等组成。
神经元是神经网络的基本单元，连接权重表示不同神经元之间的权重关系，而偏置则是神经元的偏移量。
其中，神经元的输入是通过权重与前一层神经元的输出相乘后相加得到的，再经过一个非线性激活函数进行计算，输出结果则是该神经元的输出。
神经网络的参数包括连接权重和偏置值。
连接权重是神经元的连接关系，而偏置则是神经元的偏移量。
神经网络的参数调整主要包括权重更新和梯度下降。
权重更新是通过神经元的输出误差与学习速率进行计算，梯度下降则是向误差最小化的方向进行调整。
三、非线性系统建模中神经网络的应用非线性系统具有复杂的非线性关系，传统的线性模型已经无法满足建模需求。
而神经网络可以通过训练来建立算法模型，非常适合非线性系统的建模。
在非线性系统建模中，神经网络可以通过学习输入和输出数据之间的联系，从而建立一个数据模型。
首先，根据系统的输入和输出数据建立样本数据集；然后，选择适当的神经网络结构来进行训练和学习；最后，通过测试数据的预测误差来评估和调整模型的性能。
以电力系统为例，电力系统的运行过程具有复杂的非线性关系。
通过使用神经网络的建模方法，可以对电力系统的功率负载进行建模和预测，同时减少电力系统的故障和损失。
人体神经网络系统建模及功能解析分析
人体神经网络系统建模及功能解析分析人体的神经网络系统是一个复杂而精密的组织，由大脑、脊髓和周围神经组成。
它具有多种功能，包括感知、运动控制、内脏活动的调节以及思维和意识的产生。
本文将对人体神经网络系统的建模和功能进行解析分析。
首先，人体的神经网络系统可以通过建模来理解其结构和功能。
建模的目标是对整个系统进行抽象和描述，以便更好地研究和理解其运行机制。
建模可以基于不同层次和尺度的方法，包括分子、细胞、组织和器官水平。
例如，分子层面的建模可以研究神经递质在突触传递中的作用，细胞层面的建模可以研究神经元的电活动和兴奋性传导，组织层面的建模可以研究不同脑区之间的连接和信息传递，器官层面的建模可以研究大脑和脊髓在整体行为和认知中的作用。
其次，神经网络系统的功能可以通过分析其组成部分的相互作用来进行解析。
神经元是神经网络系统的基本单位，它们之间通过突触连接形成复杂的网络。
神经元的兴奋性传导和突触传递是神经网络系统功能实现的关键。
神经元的兴奋性传导是指当神经元受到足够的刺激时，电信号会沿着它的轴突传导到突触，并通过神经递质释放到下一个神经元。
突触传递是指神经递质在突触间隙中传递，以影响下一个神经元的兴奋性状态。
这些传导和传递过程的细节和效率对于神经网络系统的功能实现至关重要。
神经网络系统的功能还可通过研究特定区域和结构的功能分化来进行解析。
大脑是神经网络系统的核心，负责高级认知功能、意识、思维和情感调节。
大脑有多个区域和结构，每个区域和结构都有特定的功能。
例如，脑干控制基本的生命维持功能，大脑皮层负责感知和运动控制，海马体负责记忆和学习等。
通过研究这些区域和结构的功能分化，可以更深入地了解神经网络系统的整体功能。
此外，神经网络系统的功能可以通过研究其在疾病状态下的改变来进行解析。
神经网络系统在多种神经系统疾病中发挥关键作用，如阿尔茨海默病、帕金森病和精神分裂症等。
通过比较疾病和健康状态下神经网络系统的差异，可以揭示疾病的发病机制和病理过程，为疾病的诊断和治疗提供理论基础。
基于自组织神经网络的非线性系统建模
以为模糊建模提供好的模型结构， 并且有较高的计算效率和精度。
关键词： 模糊 ｃ均值聚类 ； 模糊建模 ； — 模糊模型 ； Ｔ ｓ 竞争学习
中图分 类号：Ｐ ７ ． Ｔ２３４ 文献标识码 ： Ａ
Ｍ ｏ ｅｉ ｆＮｏ ｌ ａ ｙ ｔｍ ｓ ｄ ｏ ｅｆ— ｏ ｇ ｎ ｚ ｔｏ ｕｒ ｌＭ ａ ｄｌ ｎｇ ｏ ｎ ｉ ｒ Ｓ ｓｅ Ｂａ ｅ ｎ Ｓ ｌ — ｒ ａ ｉａ ｉ ｎ Ｎｅ ａ ｎｅ ｐ
维普资讯
第２ 卷 第５ ４ 期
文章编号 ：０ ６－９４ （ ０７ ０ ０ ４ １０ ３８ ２０ ） ５－ １２－９ ３
计
算
机
仿
真
２７ 月 ０ 年５ ０
基 于 自组 织神 经 网络 的非 线性 系统 建模
车玫芳 ， 陈希 平 ， 柴飞 燕
（ 兰州理工大学电信学院 ， 甘肃 兰州 ７ ０５ ） ３０ ０ 摘要 ： 针对基于 Ｔ—Ｓ模糊模型 的非线性系统建模问题 ， 提出 了一种基 于 自组 织神经 网络 的新 方法。在 Ｔ—Ｓ模糊模型的建
Ｃ ｉ ａ ｇ， ＨＥＮ Ｘｉ ｉｇ Ｃ ＨＥ Ｍｅ —ｆｎ Ｃ —ｐ ｎ ， ＨＡＩＦ ｉ ａ ｅ —ｙ ｎ
（ ｅ ａ ｍ ｎ ｏ Ａ ｔ ｔ ｓ Ｌ ｎｈｕＵ ｉ ｒｉ ｆ ｅｈ ｏ ｇ ，ａ ｚｏ ａ ｓ ３ ０ ０ Ｃ ｉ ） Ｄ ｐｒ ｅｔ ｆ ｕ ｍａｃ ， ａ ｚｏ ｎ ｅｓｙｏ ｃｎｌ ｙ ＬｎｈｕＧ ｎｕ７ ０５ ，ｈｎ ｔ ｏ ｉ ｖ ｔ Ｔ ｏ ａ
．
ＫＥＹＷ ＯＲＤＳ： ｕ ｚ —ｍｅ ｎ ｌ ｓｅｉ ｇ Ｆ ｚｙ ｍｏ ｅｉห้องสมุดไป่ตู้ｇ Ｔ—Ｓ ｆ ｚｙ ｒ ｏ ｅ ； ｏ ｅｉ ｖ ｅ ｒ ｉ ｇ Ｆ ｚｙＣ ａ ｓｃｕ ｔｒｎ ； ｕ ｚ ｄ ｌ ； ｎ ｕ ｚ ｄ ｌ Ｃ ｍｐ ｔ ｉｅ ｌａ ｎ ｎ ｏ ｔ
基于神经网络的系统建模研究
从 基 本 的神 经 网络 结 构 出发 ， 建 了一 个 多输 入 单 输 出的 神 经 网络 系统 ， 用 这 个模 型 对 电容 柜 各 组 数 据 的 最 大 值进 构 使 行 预 测 ， 得 了 良好 的 效 果 。 而 改进 上 述 神 经 网络 模 型 ， 入 循 环 迭 代 操 作 ， 到 了动 态的预 测效 果 。 Ｍａｌｂ仿 真 结 果 取 继 加 得 从 ｔ ａ
１ 项 目背 景 １ １研 究 背 景 及 意 义 ．
（） ２ 网络 权 值 和 阀 值
Ｗ Ｗ１ … ， 代表 网络 权 值 ， ２ ｗ ’ 表示 输 入 与神 经元 之 间 的连
接 强度 ； ｂ为 神 经 元 阀 值 ， 以看 作 是 一 个 输 入 恒 为 １的 网 络权 可 值 。用 １ ｎ行 矢 量 Ｗ 来 表 示 ： ｘ
《 业 控 制 计 算 机 ｝ ０ ２年第 ２ 工 ２１ ５卷第 １期
基于神经网络的系统建模研究
Ｓ ｓｅ Ｍｏ ｅ ｉｇ Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｏ Ｂ ｓ ｄ ｏ ｕ ａ ｔ ｏ ｓ ｙ ｔ ｍ ｄ ｌ ｓ ａ ｃ ｎ ａ ｅ ｎ Ｎｅ ｒ ｌＮｅ ｗｒ ｋ ｎ
周杭 挺 许 力 （ 浙江大学电气工程学院， 浙江 杭 州 ３ ０ ０ ） １０ ７
３ 所 有 定 量 或 定性 的信 息 都 等 势分 布在 网络 内的各 神 经 元 ， ） 具有 很 强 的鲁 棒 性 和 容 错 性 ； ４ 采 用 并 行 分 布处 理 方 法 ， 快 速进 行 大 量 运 算 成 为 可 能 。 ） 使 这 些 特 点 显 示 了神 经 网络 在 处 理 高度 非 线 性 和严 重 不 确 定
中看 到 ， 最 大 温 度 和 将 来 温 度 的预 测 都 有 良好 的 效 果 ， 进 一 步做 故 障诊 断 、 测 控 制 打 下 了基 础 ， 用 Ｍａｌｂ编 程 来 对 为 预 使 ｔ ａ
基于神经网络的燃料电池发动机风机系统建模
１ 燃 料 电池 发 动 机 空 气 供 给 系统
所设 计 的燃 料 电池 发动 机 中 ， 空气 供 给 系 其 统 结构 如 图 １ 示 。大 气 首先 经 过 空气 过 滤 器 ， 所 被 高速旋 转 的风 机将 空 气 压缩 进 入 Ｐ ＭＦ Ｅ Ｃ空 气 供 给 管道 ， 次经过 空气压 力调 节器 、 依 空气压 力传
积流 量 。在 实 际应 用 中 ， 控制 器根据 电堆 电流 、 压
型表示 的复杂 映射 关 系 ， 解决 高 度 非线 性 系 统 在 的模 型辨 识和 控制方 面具有 巨大的潜力 。笔者 以
力传 感器 和空气 流 量 计 的数 据 ， 时调 整 风 机转 随
收 稿 日期 ：００—１ ０ ． ２１ ０— ３ 作 者 简 介 ： 宏 （９ ９一） 女 ， 北 鄂州 人 ， 汉 理 工 大学 自动 化 学 院 实验 师 ． 明 １６ ， 湖 武
空气流量模 型。仿真结果表 明， 该模型精度较高 ， 可为燃料电池发动机空气供 给系统 的优化控制奠定 基础 。
关键词 ： 燃料电池发动机 ； 风机 ； 神经 网络 ； ｅｅｂｒ —Ｍａ ｕｒｔ Ｌ ｖｎｅｇ ｒ ａｄ 算法 ｑ
中图 分 类 号 ：Ｐ９ ． Ｔ ３ １９ Ｄ Ｉ１．９ ３ ｊｉ ｎ １０ Ｏ ：０ ３ ６／．ｓ ．０ ７—１４ ．０ １０ ． １ ｓ ４ Ｘ ２ １ ．２ ０ ６
感 器 和空气 流量传 感器进 入燃 料 电池 电堆 中。在 电堆 的人 口处 ， 过 控制 加 湿 器 对其 进 行加 湿 使 通
能 ， 证其稳 定可 靠运 行 ， 保 对空 气供 给系统 的优化 控制 是十分 必要 的 ， 要对其 进行控 制 ， 论是使 而 无 用经 典控 制理论 还是 现代控 制理论都 需要 建立其
基于神经网络算法的电池管理系统预测建模研究
基于神经网络算法的电池管理系统预测建模研究电池是一种常见的能量存储装置，广泛应用于移动设备、电动汽车和可再生能源系统等领域。
然而，电池的性能和寿命会受到多种因素的影响，因此需要有效的电池管理系统来监测和控制电池的运行状态。
近年来，基于神经网络算法的电池管理系统预测建模研究引起了广泛关注。
神经网络算法是一种模拟人脑神经网络结构和功能的计算模型。
其通过学习和训练数据集，能够建立有效的预测模型。
在电池管理系统中，神经网络算法可以通过分析电池的历史数据和环境信息，预测电池的容量、健康状态和寿命。
这对于提高电池的性能和延长电池的使用寿命具有重要的意义。
首先，基于神经网络算法的电池管理系统可以准确预测电池的容量。
电池容量是指电池所储存能量的大小，对电池可用性和工作时间有直接影响。
传统的电池容量预测方法通常依赖于数学模型，但这些模型难以准确预测电池的容量，尤其在实际使用中可能会受到多种因素的影响。
而基于神经网络算法的电池管理系统可以通过学习和分析大量的电池数据，提高电池容量的预测准确性。
其次，基于神经网络算法的电池管理系统可以判断电池的健康状态。
电池的健康状态是指电池的性能和寿命，是评估电池工作状态的重要指标。
通过传感器收集的电池信息（如电压、温度等），结合神经网络算法的学习和预测能力，可以准确判断电池的健康状况，及时发现电池的异常情况，并采取相应的措施进行维修或更换。
最后，基于神经网络算法的电池管理系统还可以预测电池的寿命。
电池寿命是指电池使用的时间，它与电池的容量衰减速度有关。
传统的电池寿命预测方法主要基于电池容量的衰减模型，但这些模型往往比较简单，难以准确预测电池的寿命。
而基于神经网络算法的电池管理系统可以综合考虑多种因素，如电池的充放电循环、温度和电流等，提高电池寿命的预测精度。
总的来说，基于神经网络算法的电池管理系统预测建模研究在电池管理领域具有重要的应用价值。
它可以提高电池容量预测的准确性，判断电池的健康状态，并预测电池的寿命。
基于神经网络和相关性分析的数学建模思路分享
基于神经网络和相关性分析的数学建模思路分享神经网络是一种由人工神经元构成的系统，模拟了生物神经系统的工作方式。
相关性分析是一种数学方法，用于确定变量之间的关联程度。
将这两种方法相结合，可以建立一个能够对数据进行分析和预测的数学模型。
首先，需要明确研究的问题。
例如，我们可以考虑一个销售数据的问题，目标是预测销售额与其他变量之间的相关性。
第二步是收集数据。
我们需要收集与销售相关的数据，例如销售额、广告投入、季节因素等。
这些数据应该包括足够多的样本，以便建立准确的模型。
接下来，我们将使用神经网络来建立一个预测模型。
神经网络由多个层次组成，每个层次包含多个神经元。
每个神经元通过与其他神经元进行连接，并通过非线性函数进行计算，以生成模型的输出。
我们可以通过训练神经网络，使其在给定输入下能够产生预测输出。
神经网络的训练可以通过反向传播算法来实现。
该算法通过将模型的预测结果与实际结果进行比较，并根据比较结果来更新模型的权重。
重复这个过程，直到模型的预测结果接近实际结果为止。
在训练神经网络之后，我们可以使用相关性分析来评估模型的准确性。
相关性分析可以通过计算相关系数来实现，例如皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数。
相关系数的取值范围为-1到1，接近1表示正相关，接近-1表示负相关，接近0表示无相关性。
最后，我们可以使用模型进行预测和分析。
通过输入新的数据，我们可以使用训练好的神经网络模型来预测未来的销售额，并根据相关性分析来评估其他变量对销售额的影响。
总结起来，基于神经网络和相关性分析的数学建模思路包括：明确问题、收集数据、构建神经网络模型、训练模型、评估模型准确性、预测和分析。
这种方法能够处理多变量之间的复杂关系，并提供准确的预测结果。
基于神经网络的某扫雷犁电液伺服系统建模与控制
３Ｓ ａｅ ｙ Ｌ ｂ ｒ ｔｒ ｒ ｆ ｉ Ｃ ｎ ｒｌ ｎ ａ ｅ Ｂ Ｏ ｎ ｉｏｏ ｇ Ｕｎｖ ｒｉ ，Ｂ ｉ ｎ ０ ０ ４ Ｃ ｉａ ． ｔｔ Ｋｅ ａ ｏ ａｏｙ ｏ Ｔ ａｆ ｃ ｏ ｔ ｄ Ｓ ｆ ｔ ｆ ｏａ ｙ， ｅ ｉｇ Ｊ ａ ｔ ｉｅ ｓ ｙ ｅ ｉｇ １ ０ ４ ， ｈ ｎ ） ｎ ｔ ｊ
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火 力 与 指 挥 控 制
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第 ３ ５卷 第 ４期 Ｚｌ Ｏ Ｏ年 ４月
文 章 编 号 ：０ ２Ｏ ４ ２ １ ） ４Ｏ ４ 一 ６ １ ０ 一 ６ Ｏ（ Ｏ Ｏ ０ 一 １ １ Ｏ
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３ ．北 京 交 通 大 学 轨 道 交 通 控 制 与 安 全 国家 重 点 实 验 室 ， 京 １ ０４ ） 北 ０ ０ ４
基于神经网络的机械系统动力学建模与分析
基于神经网络的机械系统动力学建模与分析引言：机械系统的动力学建模和分析在工程领域具有重要意义。
传统的机械系统动力学建模方法存在模型复杂、计算量大、系统非线性等问题。
近年来，随着神经网络的发展，基于神经网络的机械系统动力学建模方法逐渐受到研究者的关注。
本文将介绍基于神经网络的机械系统动力学建模与分析方法，并探讨其在实际工程中的应用。
一、神经网络及其应用背景神经网络是一种由神经元构成的计算模型，具备学习和适应能力。
它模拟人脑的学习和记忆过程，可以根据输入数据的特征提取和表达，实现非线性映射。
近年来，神经网络在模式识别、预测分析、控制系统等领域取得了显著成果，为机械系统动力学研究提供了新的思路和方法。
二、基于神经网络的机械系统建模方法1. 数据采集和预处理为了进行神经网络的训练和建模，需要采集和处理机械系统运行过程中的相关数据。
这些数据可以是各种传感器采集的力、位移、速度等信息，也可以是机械系统的输入输出数据。
对采集的数据进行预处理，比如数据去噪、滤波、降维等步骤，以确保数据的准确性和有效性。
2. 网络结构设计根据机械系统的具体特点和需求，设计合适的神经网络结构。
常见的神经网络结构包括前馈神经网络（Feedforward Neural Network）、循环神经网络（Recurrent Neural Network）等。
前馈神经网络适用于输入输出关系较为简单的系统，而循环神经网络则适用于具有时间依赖性的系统。
3. 网络训练与参数优化根据预处理后的数据，将其划分为训练集、验证集和测试集。
通过反向传播算法等方法，对神经网络进行训练，优化网络参数。
在训练过程中，可以采用各种优化算法，如梯度下降法、遗传算法等，以提高网络的拟合精度和泛化能力。
三、基于神经网络的机械系统动力学分析方法1. 系统响应预测通过已经训练好的神经网络，可以对机械系统的输出进行预测。
通过输入机械系统的外界刺激信号，神经网络能够准确计算出系统的响应。
基于人工神经网络的系统建模及MATLAB实现
Ｓ Ｉ ＮＣ Ｃ Ｅ Ｅ＆Ｅ Ｉ Ｅ Ｉ Ｇ ＮＡｒ Ａ Ｃ Ｅ ＥＥ Ｉ Ｉ Ｎ ） ＮＧ ＮＥ Ｒ Ｎ （ Ｉ ＩＳ ＩＮＣ Ｄ Ｔ Ｏ
编 号 ：１７ — ５ ９（ ０ ７） ５ ０ ０ － ４ ６ ３ １４ ２ ０ ０ — ０ ６ ０
基 于人 工神经 网络 的 系统建模及 ＭＡ Ｌ Ｂ实现 ＴＡ
１基 于人 工神经 网络 的建模技 术
１１正 向建 模 ．
正向建模是指训练一个神经网络表达系统正向动态 的过程 ， 这一过程建立的神经 网络模型称为正 向 模型。 在正向模型的结构 中， 神经网络与待辨识的系统并联 ， 两者的输 出误差用做网络 的训练信号。显 然， 这是一个典型的有教师学习问题 。 实际系统作为教师 ，向神经网络提供算法所需 的期望输出。当系 统是被控对象或传统控制器时 ， 神经网络一般采用多层前向网络 的形式 ， 可直接选用 Ｂ Ｐ网络或它的各 种变形。 而当系统为性能评价器时 ， 则可选择再励学习算法 ， 这时既可以采用具有全局逼 近能力的网络 ， 如多层感知器 ，也可选用具有局部逼近能力的网络 ，如小脑模型关节控制器等【。 ２ 】 １ 逆 向建模 ． ２ 建立动态系统的逆模型 ， 在神经网络控制 中起着关键作用 ， 并且得到了非常广泛的应用 。 其中比较 简单的是直接逆建模法 。 直接逆建模也称为广义逆学习。 从原理上说 ， 这是一种最简单的方法。 拟辨识的系统输 出作为网络 的输入 ， 网络输 出与系统输入 比较 ， 相应的输入误差用于训练， 因此网络将通过学习建立系统 的逆模型。
２利 用人 工神 经 网络 求解 问题 的一般 步骤
在 实 际应用 中 ，面对一 个具 体 的问题 时 ，首 先需 要分 析利 用 神经 网络求解 问题 的性质 ，然后 根据 问 题 特点 ，确 定 网络模 型 。最 后通 过对 网络进 行训 练 、仿 真等 ，检 验 网络 的性 能是 否满 足 要求 。这 一过 程
基于神经网络的液压驱动系统建模与预测研究
基于神经网络的液压驱动系统建模与预测研究随着科技的不断进步和应用领域的不断扩大，液压驱动系统已经成为了现代工业中不可或缺的一个重要组成部分。
其中，神经网络技术的应用则为液压驱动系统的建模和预测提供了一种新的方法。
本文拟对基于神经网络的液压驱动系统建模和预测研究进行探讨，包括其应用的基本原理、建模方法和预测效果等。
一、神经网络技术在液压驱动系统中的应用神经网络技术是一种模仿人类神经系统信息处理机制的计算模型，它具有自适应性、非线性、并行处理等特点，可模拟并处理包括液压驱动系统在内的各种信息数据。
基于神经网络的液压驱动系统建模和预测研究则是运用神经网络的联想记忆和学习能力实现模型的输入输出关系。
具体而言，它可以将系统输入的状态量和控制信号作为输入变量，将系统输出量作为输出变量，采用反向传播算法进行模型训练和优化，从而实现模型的建立和预测。
二、基于神经网络的液压驱动系统建模方法在基于神经网络的液压驱动系统建模中，我们需要根据系统的特点和功能，选择合适的输入和输出量，确定神经网络的结构和拓扑，进行训练和测试等步骤。
常用的建模方法包括以下几种。
1. BP神经网络模型BP神经网络模型是一种单隐藏层前向反馈型神经网络，它采用反向传播算法对权值和偏置进行调整，以最小化模型输出与实际输出的均方误差。
在液压驱动系统建模中，BP神经网络模型可以将输入量和输出量之间的非线性映射转化为线性模型，从而实现输入输出关系的预测。
2. RBF神经网络模型RBF神经网络模型是基于径向基函数的一种神经网络模型，它将输出变量分解为多个径向基函数和线性组合项，从而实现输入输出的非线性映射。
在液压驱动系统建模中，RBF神经网络模型可以通过不同的径向基函数来表示不同的输入输出分布，从而提高模型的准确度和泛化能力。
3. Elman神经网络模型Elman神经网络模型是一种基于时间序列信息反馈的神经网络模型，它利用隐藏层状态变量来存储和反馈历史时刻的输入信息，从而实现对时序性信息的建模和预测。
基于神经网络的复杂系统建模与优化研究
基于神经网络的复杂系统建模与优化研究复杂系统建模是分析和预测未知变量之间关系的过程。
越来越多的复杂系统需要建模，例如交通系统、金融市场和天气系统等。
在计算机科学领域中，神经网络已成为一种建模和优化复杂系统的有效工具。
本文将介绍神经网络和其在复杂系统建模与优化方面的应用。
一、神经网络简介神经网络（Neural Network）是模拟人脑神经细胞之间相互作用的数学模型。
神经网络由许多神经元和相互连接的边组成，每个神经元接收来自其他神经元的信息，并以某种方式处理和传递信息。
神经网络的学习过程是基于数据进行的，通过修改神经元之间的权重来改变神经网络的输出结果。
二、神经网络在复杂系统建模中的应用复杂系统建模的目的是预测未知变量之间的关系，并在不同的情境下进行预测和分析。
以下是神经网络在复杂系统建模方面的应用：1. 自然语言处理自然语言处理是一种处理人类语言的技术，包括语音识别、语义分析和文本生成等任务。
神经网络在自然语言处理中广泛应用，例如使用卷积神经网络来进行文本分类和语义分析。
2. 模式识别模式识别是一种从图像、声音和其他数据中提取有用信息的技术。
神经网络在模式识别方面有广泛的应用，例如使用深度学习方法进行图像分类和面部识别。
3. 时间序列预测时间序列预测是一种预测未来数据的技术，例如股价、气温和交通流量等。
神经网络在时间序列预测方面已经有了很多成功的案例。
4. 建议系统建议系统是一种为用户推荐他们可能感兴趣的东西的技术，例如电影、音乐和商品等。
神经网络在建议系统中有广泛的应用，例如使用协同过滤算法和深度学习算法进行个性化推荐。
三、神经网络在复杂系统优化中的应用复杂系统优化的目标是找到最优解，即使在高维度和非线性空间中也能找到最优解。
以下是神经网络在复杂系统优化方面的应用：1. 函数优化函数优化是一种寻找最优解的技术，例如在深度学习中使用的损失函数。
神经网络已被广泛应用于函数优化中，例如使用反向传播算法来优化神经网络的权重和偏差，以及使用遗传算法来优化超参数。
基于神经网络的非线性系统建模研究
基于神经网络的非线性系统建模研究随着人工智能和深度学习的快速发展，神经网络已成为了非线性系统建模研究的热门领域之一。
从最简单的单层感知器到复杂的深度神经网络，其应用领域不断扩展，但其中最令人感兴趣的领域之一就是非线性系统的建模与控制。
1. 神经网络与非线性系统建模非线性系统是一类复杂的动态系统，其变量之间存在非线性关系，难以利用传统的线性化方法进行建模和控制。
而神经网络作为一种模仿人类大脑神经元细胞之间互联的计算架构，能够处理复杂的非线性输入输出映射关系，因此天生适用于非线性系统建模与控制。
神经网络能够学习非线性函数，只需将原始输入向量映射到一个高维空间中，然后在该空间中进行线性分类或回归。
这样的过程称为特征提取。
在这个高维空间中，单个神经元可以表示一个决策边界，而多个神经元可以表示一个更复杂的决策边界。
而神经网络就是由多个神经元组成的，因此能够表达更为复杂的非线性函数。
神经网络建模的具体过程包括数据准备、神经网络拓扑与计算参数、训练和测试等步骤。
2. 神经网络在非线性系统建模中的应用神经网络已经被成功应用于诸多领域中的非线性系统建模中。
例如，在金融领域中，可以使用神经网络预测股票价格和汇率变化；在工业领域中，可以使用神经网络控制复杂的加工过程，提高产品质量；在环境领域中，可以使用神经网络预测气候变化和水资源变化等，从而提供保护环境的建议。
此外，神经网络还可以用于控制非线性系统。
在控制系统中，神经网络可以用来实现建模，预测和控制系统的行为。
例如，在电力系统中，使用神经网络来实现负荷预测和控制；在制造系统中，使用神经网络来实现质量控制和故障检测等。
3. 神经网络在非线性系统建模研究中的挑战虽然神经网络在非线性系统建模方面取得了很大的成功，但其在实际应用中仍然存在一些挑战。
首先，神经网络的训练成本很高，需要大量的数据和时间进行训练。
如果数据量太小，或者已知的数据不足以涵盖整个问题空间，甚至出现了噪声、异常值等情况，神经网络的建模效果会受到影响。
基于神经网络的橡筋弹射系统建模
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维普资讯
机 电一 体化
Ｍ ｃａ ｏ ￣ ２ Ｏ 年第 ２ ｅｈｔ ｒ ｒａ ０２ 期
（）影响动模型小车交会速度的因素 ３ 动模型车的交会速度为两模型车在 交会点的速度 之和、 一般取两模型车的速度近似相等， 且两套橡筋 弹射系统是相互独立的 故只需分析任一模型车在交 会点 的速度 即可。设 模型车 的交会地 点为 ｓ，据式
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• 串并行NN模型为
ˆ (k 1) NNf ( x(k )) NNg (u(k )) x
• 辨识结构图
• 辨识目标：辨识状态渐近等价真实状态 • NNf, NNg均用含有两层隐层的前向网络， 隐层节点数分别为20,10.输入、输出节 点数均为1。 • 输入信号采用均匀分布于[-2，2]的随机 数。 • 学习步长取为0.08，训练10万次结束。 •取
被控对象
y p (k 1) f ( y p (k ),, y p (k n 1),u(k ),, u(k m 1))
f (.)是未知的非线性函数. 神经网络模型(串并联)
ˆ ( y (k ),, y (k n 1), u(k ),, u(k m 1)) ym (k 1) f p p
u(k ) sin(2k / 25) sin(2k / 10)
• 实际状态与网络状态的比较
NN辨识模型和实际系统的输出基本吻合
NN用于控制
r(t) u(t)
+
_
y(t)
被控对象
NN
离散系统神经网络控制
被控对象
y p (k 1) f ( y p (k )) g ( y p (k ))u(k )
第九讲
基于神经网络的系统建模和控制
基于神经网络的系统建模和控制
• 神经网络辨识器 • 神经网络控制器
NN辨识器（1）
• 正向建模（并联）
u(k)
被控对象
yp(k)
+
_
e(k)
NN模型
ym(k)
被控对象
y p (k 1) f ( y p (k ),, y p (k n 1),u(k ),, u(k m 1))
这是三元未知函数，假设由此确定u(t)未 知函数，用NN来逼近这个函数。
连续系统神经网络控制（2）
神经网络控制
r (t )) u (t ) NN ( y p (t ), y r (t )) wT (t ) s ( y p (t ), y
其中w是权重矩阵，s是归一化基向量函数。这里NN模型 是径向基Gauss网络模型。 参数自适应律为
fˆ (.)是f 的NN近似模型
神经网络系统辨识模型
• 确定BP网络的结构和参数 • 离线利用BP学习算法训练NN • 获得辨识模型（并联或串并联）
建模实例
• 未知非线性系统为
x(k 1) f ( x(k )) g (u (k )) x( k ) 3 u (k ) 2 (1 x(k ))
f (.)是未知的非线性函数. 神经网络模型(并联)
ˆ ( y (k ),, y (k n 1),u(k ),, u(k m 1)) ym (k 1) f m m
fˆ (.)是f 的NN近似模型
NN辨识器（2）
• 正向建模（串并联） u(k)
被控对象
yp(k)
+ _
NN
ym(k)
神经网络控制
u (k ) NN ( y p (k ), yr (k 1)) wT (k ) s ( y p (k ), yr (k 1))
其中w是权重矩阵，s是归一化基向量函数。这里NN模型 是径向基Gauss网络模型。 参数自适应律为
w(k 1) w(k ) e(k )s( y p (k ), yr (k 1))
ˆ e(t )s( y pБайду номын сангаас(t ), y r (t )) w
未知连续动态系统的自适应跟踪控制
That is all for this Talk!
未知离散动态系统的自适应跟踪控制
连续系统神经网络控制
被控对象
p (t ) f ( y p (t )) g ( y p (t ))u(t ) y
f (.), g()均是未知的非线性函数, yr(t)是给定的目标轨线。 控制目标：设计控制使得系统的输出跟踪上目标轨线，即
r (t ) f ( y p (t )) g ( y p (t ))u(t ) y
f (.), g()均是未知的非线性函数, yr(k)是给定的目标轨线。 控制目标：设计控制使得系统的输出跟踪上目标轨线，即
yr (k 1) f ( y p (k )) g ( y p (k ))u(k )
这是三元未知函数，假设由此确定u(k)未 知函数，用NN来逼近这个函数。
离散系统神经网络控制（2）