智能控制技术(第6章-神经网络控制)分析解析
第6章(192)
第6章 神经控制系统
6.2.5 神经网络智能方法 神经网络的学习功能是一种智能行为,它与其它智能学
科有相同或相近的设计方式。将神经网络与模糊控制、人工 智能、专家系统相结合,可构成各具特色的模糊神经控制、 智能神经控制、专家神经系统等,它们形成了自己的设计方 法。一种典型的模糊神经控制系统的基本结构如图6-8所示。
第6章 神经控制系统
神经网络从根本上改变了上述设计思路,因为它不需要 被控制对象的数学模型。在控制系统中,神经网络是作为控 制器或辨识器起作用的。
控制器具有智能行为的系统,称为智能控制系统。在 智能控制系统中,有一类具有学习能力的系统,被称为学习 控制系统。学习的过程是一个训练并带有将训练结果记忆的 过程,人工神经网络控制系统就是一种学习控制系统。
第6章 神经控制系统
对于一些在控制过程中存在不确定性、存在非线性、存 在时变的被控对象,由于数学模型不明确,常规PID调节器 往往难以奏效,不能保证系统稳定性。目前能够想到的解决 办法有两个,两个办法都离不开神经网络。一个是对被控对 象使用系统辨识,PID调节器继续使用常规调节器,系统辨 识由神经网络承担;另一个是使用神经PID调节器。在系统 中引入神经网络,相应需要学习训练。
第6章 神经控制系统
由于神经控制器的设计与设计人员的素质、理解能力和 经验有关,因此设计出来的产品都可以成为设计者的成果, 这也是从事神经控制较容易出成果的原因之一。随着时间的 推移,对设计结果的评价体系终会诞生,优劣将更加清晰。
简单综合起来,神经控制器的设计方法大体有如下几种: 模型参考自适应方法、自校正方法、内模方法、常规控制方 法、神经网络智能方法和神经网络优化设计方法。
人工智能控制技术课件:神经网络控制
例如,在听觉系统中,神经细胞和纤维是按照其最敏感的频率分
布而排列的。为此,柯赫仑(Kohonen)认为,神经网络在接受外
界输入时,将会分成不同的区域,不同的区域对不同的模式具有
不同的响应特征,即不同的神经元以最佳方式响应不同性质的信
号激励,从而形成一种拓扑意义上的有序图。这种有序图也称之
,
,
⋯
,
)
若 输 入 向 量 X= ( 1
, 权 值 向 量
2
W=(1 , 2 , ⋯ , ) ,定义网络神经元期望输出 与
实际输出 的偏差E为:
E= −
PERCEPTRON学习规则
感知器采用符号函数作为转移函数,当实际输出符合期
望时,不对权值进行调整,否则按照下式对其权值进行
单神经元网络
对生物神经元的结构和功能进行抽象和
模拟,从数学角度抽象模拟得到单神经
元模型,其中 是神经元的输入信号,
表示一个神经元同时接收多个外部刺激;
是每个输入所对应的权重,它对应
于每个输入特征,表示其重要程度;
是神经元的内部状态; 是外部输入信
号; 是一个阈值(Threshold)或称为
第三代神经网络:
2006年,辛顿(Geofrey Hinton)提出了一种深层网络模型——深度
置信网络(Deep Belief Networks,DBN),令神经网络进入了深度
学习大发展的时期。深度学习是机器学习研究中的新领域,采用无
监督训练方法达到模仿人脑的机制来处理文本、图像等数据的目的。
控制方式,通过神经元及其相互连接的权值,逼近系统
神经网络控制
神经网络控制随着先进的计算技术的发展和大量的计算资源的获得,神经网络控制已经成为一种重要的控制方法。
神经网络控制通过建立神经网络模型对系统进行建模和控制,可以适用于不确定性较大、非线性程度较高的系统。
本文将从以下几个方面进行讨论。
1. 神经网络的基本原理神经网络是一个由大量神经元相互连接的关系网络。
神经元是生物神经系统中的基本单位,它接收神经元的输入,对输入进行处理,并将处理结果输出到其他神经元。
神经网络通过对神经元之间的连接强度进行学习,从而实现对输入和输出之间的映射。
神经网络的结构包含输入层、隐层和输出层。
输入层接收外部输入,隐层进行处理,最终的输出由输出层输出。
各层之间的连接权重是从样本学习中学得的。
在训练过程中,神经网络通过误差反向传播算法进行训练,从而得到最小误差的权值。
2. 神经网络控制的研究现状神经网络控制已经成为控制领域的一个热门研究方向。
在国内外均有大量的研究成果和应用案例。
神经网络控制在机器人控制、无人驾驶汽车控制、空间飞行器控制等领域中被广泛应用。
3. 神经网络控制在机器人控制中的应用机器人控制是神经网络控制的一个重要应用领域。
神经网络控制可以解决机器人控制中的多方面问题,如动力学建模、逆运动学、轨迹规划、控制等。
神经网络控制在机器人控制中的应用有:(1)运动控制神经网络控制可以对机器人的运动进行控制。
在机器人运动控制中,神经网络控制可以通过监督学习,对机器人的动力学进行建模,解决运动控制中的逆运动学问题。
同时,神经网络控制可以实现机器人的运动轨迹控制,保证机器人运动的平稳性和精度性。
(2)感知控制神经网络控制可以对机器人的感知进行控制。
机器人的传感器可以观测到周围环境的信息,神经网络控制可以对这些信息进行处理,并通过控制机器人的动作,使机器人具有基本的感知能力,如避障、跟踪等。
(3)智能控制在机器人控制中,神经网络控制可以实现机器人的智能控制。
神经网络控制可以对机器人进行学习和适应性,根据环境的变化,实现机器人的自适应控制,从而使机器人具有较强的智能性和自主性。
人工智能控制系统中神经网络控制技术研究
人工智能控制系统中神经网络控制技术研究随着人工智能技术的不断发展,人工智能控制系统已经成为现代工业中的重要组成部分。
其中,神经网络控制技术作为一种广泛应用的方法,正在引起越来越多的研究和关注。
本文将探讨人工智能控制系统中神经网络控制技术的研究进展、应用以及未来的发展方向。
神经网络是一种模仿人脑神经系统的计算模型,通过大量相互连接的简单处理单元(神经元)构建而成。
神经网络控制技术是利用神经网络模型来实现控制系统的建模、识别和控制等任务。
在人工智能控制系统中,神经网络控制技术可以取代传统的PID控制器,提供更加灵活、自适应的控制能力。
一方面,神经网络控制技术可以实现非线性控制。
传统的PID控制器主要适用于线性系统,但在实际工程中,很多系统存在非线性因素。
神经网络控制技术通过其非线性映射能力,能够对非线性系统进行建模和控制,提高控制精度和稳定性。
例如,在机器人控制系统中,神经网络控制技术可以应对复杂的动力学和环境变化,使机器人实现精准的运动控制。
另一方面,神经网络控制技术具有学习和适应能力。
在传统控制系统中,控制规则需由设计者手动编写,且无法自动适应环境变化。
而神经网络控制技术通过学习样本数据,可以自动调整权值和参数,实现对系统的自适应控制。
这一特点使得神经网络控制技术在模糊控制、自适应控制和鲁棒控制等领域具有广泛的应用前景。
在人工智能控制系统中,神经网络控制技术已经得到了广泛的应用。
在制造业中,神经网络控制技术可以用于故障检测和预测维护,帮助企业提高生产效率和产品质量。
在交通运输领域,神经网络控制技术可以应用于交通信号灯控制,通过学习交通流量和车辆信息,实现智能交通管理,缓解交通拥堵问题。
在智能家居领域,神经网络控制技术可以应用于智能家电和安防系统,实现智能化控制和安全监控。
然而,目前的神经网络控制技术还存在一些挑战和局限性。
首先,神经网络的训练需要大量的样本数据,且在实际场景中收集和标注样本数据较为困难。
智能控制题目及解答
智能控制题目及解答 Document number:WTWYT-WYWY-BTGTT-YTTYU-2018GT智能控制题目及解答第一章绪论作业作业内容1.什么是智能、智能系统、智能控制2.智能控制系统有哪几种类型,各自的特点是什么3.比较智能控制与传统控制的特点。
4.把智能控制看作是AI(人工智能)、OR(运筹学)、AC(自动控制)和IT(信息论)的交集,其根据和内涵是什么5.智能控制有哪些应用领域试举出一个应用实例,并说明其工作原理和控制性能。
1 答:智能:能够自主的或者交互的执行通常与人类智能有关的智能行为,如判断、推理、证明、识别、感知、理解、通信、设计、思考、规划、学习等一系列活动的能力,即像人类那样工作和思维。
智能系统:是指具有一定智能行为的系统,对于一定的输入,它能产生合适的问题求解相应。
智能控制:智能控制是控制理论、计算机科学、心理学、生物学和运筹学等多方面综合而成的交叉学科,它具有模仿人进行诸如规划、学习、逻辑推理和自适应的能力。
是将传统的控制理论与神经网络、模糊逻辑、人工智能和遗传算法等实现手段融合而成的一种新的控制方法。
2 答:(1)人作为控制器的控制系统:人作为控制器的控制系统具有自学习、自适应和自组织的功能。
(2)人-机结合作为作为控制器的控制系统:机器完成需要连续进行的并需快速计算的常规控制任务,人则完成任务分配、决策、监控等任务。
(3)无人参与的自组控制系统:为多层的智能控制系统,需要完成问题求解和规划、环境建模、传感器信息分析和低层的反馈控制任务。
3 答:在应用领域方面,传统控制着重解决不太复杂的过程控制和大系统的控制问题;而智能控制主要解决高度非线性、不确定性和复杂系统控制问题。
在理论方法上,传统控制理论通常采用定量方法进行处理,而智能控制系统大多采用符号加工的方法;传统控制通常捕获精确知识来满足控制指标,而智能控制通常是学习积累非精确知识;传统控制通常是用数学模型来描述系统,而智能控制系统则是通过经验、规则用符号来描述系统。
控制系统中的神经网络与智能控制技术
控制系统中的神经网络与智能控制技术在现代科技的发展中,控制系统扮演着重要的角色,它用于监测和管理各种工业和非工业过程。
随着技术的不断进步,控制系统也在不断提升。
神经网络和智能控制技术作为现代控制系统中的关键组成部分,正在被广泛研究和应用。
本文将重点探讨控制系统中神经网络和智能控制技术的应用和发展。
一、神经网络与控制系统神经网络是模拟人脑神经元网络结构和功能的数学模型,它能够通过学习和训练来逼近和模拟人脑的决策过程。
在控制系统中,神经网络可以用于处理和解决复杂的非线性控制问题。
通过神经网络的学习和适应能力,控制系统可以更好地应对不确定性和非线性特性。
1.1 神经网络在控制系统中的基本原理神经网络模型由多个神经元组成,这些神经元通过连接权重相互连接。
每个神经元将输入信号经过激活函数进行处理,产生输出信号,并传递给其他神经元。
通过调整连接权重和激活函数参数,神经网络可以逐步地优化输出结果,实现更精确的控制。
1.2 神经网络在控制系统中的应用神经网络在控制系统中有广泛的应用,例如在机器人控制、电力系统控制和交通管理等领域。
在这些应用中,神经网络能够通过学习和自适应的方式,提高系统的鲁棒性和稳定性,使得系统能够更好地适应不确定性和变动性。
二、智能控制技术智能控制技术是指结合人工智能和控制理论,用于设计和实现智能化的控制系统。
智能控制技术通过引入模糊逻辑、遗传算法和专家系统等,能够更好地适应动态和非线性控制问题。
2.1 智能控制技术的基本原理智能控制技术的核心思想是将人类专家的经验和知识转化为计算机程序,使得系统能够进行智能化的决策和控制。
通过建立模糊规则和使用遗传算法进行参数优化,智能控制系统能够自主学习和适应环境的变化,对于复杂的动态系统具有较好的控制性能。
2.2 智能控制技术的应用智能控制技术在工业自动化、机器人控制和交通管理等领域有着广泛的应用。
例如,在工业生产中,智能控制系统可以根据实时数据和模糊规则,自主地进行生产调度和质量控制;在交通管理中,智能控制系统可以根据交通流量和路况信息,优化信号配时和路线选择,提高交通效率和安全性。
第六章神经网络控制ppt课件
NN1
输入
NN2 学习机
环境
状态
学习——修改权重
对于神经网络来说,学习的过程就是修改其连 接突触的权重wkj的过程。 令wkj为n时刻的突触权重,则n时刻权重的调整 值wkj是突触权重wkj(n)与一个修正值之和:
w ( n 1 ) w ( n ) w ( n ) kj kj kj
1949年,赫布(D. O. Hebb)提出改变神经元连接强 度的 Hebb学习规则。
发展历史
第一次热潮时期:20世纪50年代末- 20世纪
60年代初
1958年,罗森布拉特(F. Rosenblatt)提出感知器模 型(perceptron)。 1959 年,威德罗 (B. Widrow) 等提出自适应线性元件 ( adaline )网络,通过训练后可用于抵消通信中的回 波和噪声。 1960年, 他和 M. Hoff 提出LMS (Least Mean Square 最小方差)算法的学习规则。
xn
人工神经元
McCulloch-Pitts 神经元的非线性概念:
y f (x ,w )
y 是神经元的输出,x 是输入矢量,w 是突触的权重 矢量。如:
y
1 1 ew
T
xa
sigmoid 神经元
ye
|| x w || 2 2a2
Gaussian 神经元
人工神经网络
输出
输 入
发展历史
第二次热潮时期: 20世纪80年代至今
1982年-1986年,霍普菲尔德(J. J. Hopfield)陆续 提出离散的和连续的全互连神经网络模型,并成功求 解旅行商问题(TSP)。 1986 年 , 鲁 姆 尔 哈 特 ( Rumelhart ) 和 麦 克 劳 (McCellan)等在《Parallel Distributed Processing》 中提出反向传播学习算法(B-P算法) 。
神经网络控制
神经网络控制在现代技术领域中,神经网络控制是一种采用神经网络模型进行系统控制的方法。
神经网络是一种模仿人类大脑神经元之间相互连接的方式构建的计算模型,通过学习和训练,神经网络能够模仿人类的思维方式和决策过程。
神经网络控制的基本原理是利用神经网络的强大学习能力和非线性映射能力,将系统的输入和输出关系建模成一个复杂的非线性函数,通过训练神经网络使其学习到这个函数的映射关系,从而实现对系统的控制。
神经网络控制在各个领域都有着广泛的应用,例如自动驾驶汽车、智能机器人、金融交易系统等。
在自动驾驶汽车中,神经网络控制可以根据传感器信息和环境数据实时调整车辆的速度和方向,使其具备更加智能的驾驶能力。
在工业控制系统中,神经网络控制可以用于优化控制器的参数,提高系统的响应速度和稳定性,从而提高生产效率和降低成本。
在金融领域,神经网络控制可以根据市场数据和交易历史预测股市走势,指导投资决策,提高投资的成功率。
神经网络控制虽然具有很多优势,例如适应复杂非线性系统、具有良好的泛化能力等,但也面临着许多挑战。
神经网络模型的训练需要大量的数据和计算资源,训练时间长、成本高是其中的主要问题。
此外,神经网络模型具有一定的不透明性,难以解释其决策过程和逻辑,这在一些对解释性要求比较高的应用场景中可能会成为障碍。
未来随着人工智能技术的不断发展和应用场景的拓展,神经网络控制将会在更多的领域得到应用和改进。
研究人员将继续探索如何提高神经网络模型的训练效率和泛化能力,以及如何解决神经网络模型的可解释性问题,从而更好地发挥神经网络控制在系统控制领域的作用。
综上所述,神经网络控制作为一种基于神经网络模型的系统控制方法,在现代技术领域具有着广泛的应用前景和发展空间,同时也面临着一些挑战和问题需要不断的研究和改进。
通过持续的努力和创新,相信神经网络控制将会为我们的生活和工作带来更多的便利和效益。
智能控制系统中的神经网络控制算法研究
智能控制系统中的神经网络控制算法研究智能控制系统,作为现代智能技术的重要应用领域之一,正逐渐在各个行业和领域中得到广泛应用。
智能控制系统的核心是算法,而神经网络控制算法作为其中一种重要技术手段,正在引起学术界和工业界的高度关注和广泛研究。
本文将从神经网络控制算法的基本原理、应用领域以及未来的发展方向等角度进行深入探讨。
第一部分:神经网络控制算法的基本原理神经网络控制算法是通过模拟人类神经系统的工作原理,将模糊控制、遗传算法等多种智能算法与控制系统相结合,形成一种新的控制方法。
神经网络控制算法的基本原理是神经元之间通过权值的连接来传递信号,并通过训练来调整神经元之间的连接权值,从而实现对控制系统的优化调节。
神经网络控制算法的基本结构包括输入层、隐层和输出层。
输入层接收外部的控制信号,隐层是神经网络的核心部分,通过神经元之间的连接进行信息传递和处理,输出层将隐层的结果转化为实际控制信号。
第二部分:神经网络控制算法的应用领域神经网络控制算法具有很强的适应性和优化能力,因此在许多领域都得到了广泛应用。
在工业自动化领域,神经网络控制算法可以对复杂的工业过程进行建模和控制,例如化工过程中的温度、压力和流量等参数控制。
在机器人技术领域,神经网络控制算法可以实现机器人的智能控制和路径规划,提高机器人的自主性和适应性。
在金融领域,神经网络控制算法可以用于股票价格预测和交易策略优化,提高投资者的收益率和风险控制能力。
第三部分:神经网络控制算法的未来发展方向虽然神经网络控制算法已经在多个领域得到应用,但仍然面临一些挑战和难题。
首先,神经网络控制算法的鲁棒性和可解释性需要进一步提高。
目前的神经网络模型往往是黑箱模型,难以解释其内部的决策过程,这在某些关键领域(如医疗和安全)可能会受到限制。
其次,神经网络控制算法在处理大规模数据和复杂问题时的计算复杂度较高。
如何提高算法的计算效率和准确性是一个亟待解决的问题。
此外,在人工智能和大数据的推动下,深度学习等新兴技术也对神经网络控制算法的发展提出了新的要求和机遇。
智能控制技术(第6章-神经网络控制)分析解析
wkp(k)=wkp_1+xiteP*error(k)*u_1; %P
wki(k)=wki_1+xiteI*error(k)*u_1; %I
wkd(k)=wkd_1+xiteD*error(k)*u_1; %D
K=0.12; elseif M==3 %Supervised Heb learning algorithm
time(k)=k*ts; rin(k)=0.5*sign(sin(2*2*pi*k*ts)); yout(k)=0.368*y_1+0.26*y_2+0.1*u_1+0.632*u_2; error(k)=rin(k)-yout(k);
%Adjusting Weight Value by hebb learning algorithm
M=4;
if M==1
%No Supervised Heb learning algorithm
wkp(k)=wkp_1+xiteP*u_1*x(1); %P
wki(k)=wki_1+xiteI*u_1*x(2); %I
wkd(k)=wkd_1+xiteD*u_1*x(3); %D
K=0.06;
elseif M==2 %Supervised Delta learning algorithm
基于BP神经网络的PID控制算法可归纳如下:
1). 事先选定BP神经网络NN的结构,即选定输入层节点 数w(3M)li(和0)隐,含选层定节学点习数速Q率,η和并平给滑出因权子系α数,的k初=1值;w(2)ij(0),
2). 采样得到r(k)和y(k),计算e(k)=z(k)=r(k)-y(k); 3). 对r(i),y(i),u(i-1),e(i)进行归一化处理,作为NN的输入; 4). 前向计算NN的各层神经元的输入和输出,NN输出层 的输出即为PID控制器的三个可调参数KP(k),KI(k),KD(k); 5). 计算PID控制器的控制输出u(k),参与控制和计算; 6). 计算修正输出层的权系数w(3)li(k); 7). 计算修正隐含层的权系数w(2)ij(k); 8). 置k=k+1,返回到“2)”。
自动控制原理智能控制知识点总结
自动控制原理智能控制知识点总结一、智能控制概述智能控制是指在自动控制系统中引入人工智能技术,使系统具备自主学习、优化和决策的能力,从而提高系统的效率和鲁棒性。
智能控制依赖于对系统的建模、学习和优化算法的设计,常用的智能控制技术包括神经网络控制、遗传算法控制、模糊逻辑控制等。
二、神经网络控制1. 神经网络控制基本原理神经网络控制是一种基于生物神经网络模型的智能控制方法。
它模仿人脑的神经元之间的连接和传递方式,通过训练优化网络参数,实现对动态系统的建模和控制。
2. 神经网络控制应用领域神经网络控制广泛应用于机器人控制、工业过程控制、飞行器控制等领域。
其具有非线性建模能力强、适应性优良等特点,可以应对复杂系统和不确定性环境下的控制问题。
三、遗传算法控制1. 遗传算法控制基本原理遗传算法控制是一种基于生物进化理论的智能控制方法。
它通过模拟自然界中的遗传、交叉和变异等过程,通过优胜劣汰的方式搜索最优控制参数,从而实现对系统的优化和控制。
2. 遗传算法控制应用领域遗传算法控制常用于优化问题,如参数优化、路径规划等。
在工业生产、交通运输等领域有广泛应用,能够有效解决复杂系统无法通过传统方法求解的问题。
四、模糊逻辑控制1. 模糊逻辑控制基本原理模糊逻辑控制是一种基于模糊数学理论的智能控制方法。
它通过将模糊集合和模糊规则引入控制系统,实现对不确定性和模糊性信息的处理和决策。
2. 模糊逻辑控制应用领域模糊逻辑控制广泛应用于汽车控制、家电控制、智能交通等领域。
它能够有效处理模糊信息,应对人类智能控制中的不确定性和模糊性问题。
五、智能控制系统的设计流程1. 系统建模智能控制系统设计的第一步是对被控对象进行建模,包括系统的输入、输出和数学模型等。
2. 知识获取和表示根据具体控制问题,通过专家知识和实验数据等方式获取系统的知识,并将其表示为适当的形式,如神经网络权值、遗传算法的染色体编码等。
3. 优化算法设计根据系统的特点和控制目标,选择适当的优化算法,如神经网络的反向传播算法、遗传算法的选择、交叉和变异算子设计等。
基于神经网络的智能控制技术研究
基于神经网络的智能控制技术研究近年来,随着人工智能技术的飞速发展,神经网络技术作为人工智能的重要分支之一,得到了广泛的关注和应用。
在各行业中,神经网络技术也在发挥着重要的作用。
其中,基于神经网络的智能控制技术更是受到了越来越多的关注。
本文将重点围绕神经网络技术在智能控制领域中的应用展开探讨。
一、神经网络技术介绍神经网络是一种模仿人类神经系统的计算工具,它是由大量简单的神经元组成的复杂网络结构,能够实现高度并行的计算。
神经网络有着较强的自适应性、非线性映射能力和泛化能力,能够对复杂数据进行识别和处理,同时也具有一定的容错能力。
因此,神经网络在多个领域中得到了广泛应用,如图像识别、自然语言处理、智能控制等。
二、智能控制技术的意义人们对于智能控制技术的需求越来越高,因为它可以有效地改善生产和生活效率,实现人机交互,并提高运行效率。
智能控制技术是模拟人类的智能思维过程,通过计算机技术和智能算法将大数据的处理和集成,运用到自动化控制中去,从而使生产、生活等各个领域更加智能化、自动化。
三、神经网络在智能控制中的应用1.机器人智能控制机器人智能控制涉及多个控制量,但常常缺乏有效的模型,因此,神经网络较为适合此领域的控制。
通过神经网络可以实现不同运动形式之间的转换,提升机器人的自主性和智能化程度。
例如,采用神经网络对机器人进行控制,可以实现更灵活的躯体动作和更高效的路径规划。
2.工业过程控制工业过程控制是智能制造的关键环节之一。
利用神经网络的监督学习,可以从大量数据中学习最优控制策略,并实时更新,提高生产效率和产品质量。
例如,在钢铁冶炼等领域,采用基于神经网络的智能控制技术,通过模型的自适应调节、可靠性检测和故障处理,有效地实现了烧结、燃烧和脱硫等多环节自动化控制。
3.智能家居控制在智能家居领域,神经网络也发挥了很大的作用。
通过神经网络对物联网设备进行控制,可以实现家居设备之间的协调配合和智能化控制。
例如,通过采用基于神经网络的智能控制技术,可以有效地监测室内气氛和室温、平衡使用情况等多种因素,为家庭提供更加温馨舒适的环境。
控制系统神经网络控制技术
控制系统神经网络控制技术控制系统是现代工业发展的重要组成部分,其作用是监测和控制工业系统的各种参数,以确保系统能够稳定可靠地运行。
而神经网络控制技术是一种新型的控制系统方法,它基于神经网络理论,利用具有自适应性和非线性特性的神经网络来控制系统,以提高系统的性能和鲁棒性。
下面将详细介绍神经网络控制技术在控制系统中的应用及其优越性。
一、神经网络控制技术的基本原理1.1神经网络理论概述神经网络理论是计算机科学中一个基础的研究领域,它是由生物学中的神经元学说发展而来。
神经网络是由一组相互连接的人工神经元构成的,这些神经元之间的连接可以传递信息,进而模拟人脑的神经网络。
1.2神经网络控制技术的原理神经网络控制技术利用具有自适应性和非线性特性的神经网络来控制系统,并通过反馈机制控制系统的输出变量,以保持系统的稳定性和精度。
神经网络控制技术具有很强的适应性,可以对系统中的各种复杂非线性因素进行在线学习和自适应调节,以达到最优控制效果。
二、神经网络控制技术在控制系统中的应用神经网络控制技术可以应用于各种控制系统中,如航空控制系统、机器人控制系统、电力系统等。
它在控制系统中的应用主要有以下几个方面:2.1预测控制神经网络可以对待控制变量的未来变化进行预测,以便根据预测结果采取相应的控制策略。
利用神经网络预测控制技术,可以在短时间内完成复杂系统的控制和优化调节,提高系统的响应速度和稳定性。
2.2优化控制神经网络可以对系统进行非线性建模和状态优化,以使得系统满足给定的控制要求。
利用神经网络优化控制技术,可以使系统的控制过程更加稳定、快速和准确,从而提高系统的控制质量和性能。
2.3非线性逆控制神经网络可以利用其非线性自适应特性,在控制系统中实现非线性逆控制,从而实现对系统的精确控制。
利用神经网络非线性逆控制技术,可以有效地克服系统建模中的误差和不确定性,提高系统的控制精度和可靠性。
三、神经网络控制技术的优越性相对于传统的控制技术,神经网络控制技术具有以下几个优越性:3.1 自适应性强神经网络控制技术可以根据系统实时的状态和环境信息进行自适应调节,从而保持系统的稳定性和可靠性。
第六章-模糊神经网络
ANN——主要依靠学习算法,如梯度法、Hebb法和 BP
算法等。
㈣ 模FL型N—的—表采示用方合面成:算法完成模糊推理映射。
ANN——要求规定非线性动态系统的类型,要求获 取足够多的训练本集,并通过反复学习将 训练样本体现在动态系统上。
FLN——只需要部分的填充语义规则矩阵。 5
神经网络和模糊控制比较
第六章 模糊神经网络
1
模糊系统和神经网络控制是智能控制领域内的两个重要 分支。模糊系统是仿效人的模糊逻辑思维方法设计的一类 系统,这一方法本身就明确地说明了系统在工作过程中允 许定性知识的存在。另一方面,神经网络在计算处理信息 的过程中所表现出的学习能力和容错性来自于其网络自身 的结构特点。
模糊神经网络是一种集模糊逻辑推理的强大结构性知 识表达能力与神经网络的强大自学习能力于一体的新技 术,它是模糊逻辑推理与神经网络有机结合的产物。
3
神经网络和模糊控制比较
不同之处:
㈠ 样本的表示方面:
ANN——数值型的点集合。 FLS——模糊集样本。
㈡ 规则的表示和结构方面:
ANN——用网络结构和权值矩阵来描述规则,且规 则之间是相互连接的。
FLN——用“if…,then…”语句来描述规则,且规 则之间是相互独立的。 4
神经网络和模糊控制比较
8
6.1 模糊控制与神经网络的结合
该模型以模糊控制为主体,应用神经元网络,实现模 糊控制的决策过程,以模糊控制方法为“样本”,对 神经网络进行离线训练学习。“样本”就是学习的 “教师”。所有样本学习完以后,这个神经元网络, 就是一个聪明、灵活的模糊规则表,具有自学习、自 适应功能。
神经模糊系统 9
B W1B1' W2B2' ... Wm Bm'
人工神经网络在智能控制中的应用
人工神经网络在智能控制中的应用随着科学技术的飞速发展,人类对于机器人的使用和控制越来越依赖智能控制技术,以及人工神经网络技术的发展。
人工神经网络作为智能控制领域的研究热点之一,正在逐渐得到广泛的应用。
本文将从人工神经网络的原理和分类,以及其在智能控制中的应用和发展前景等方面进行探讨。
1. 人工神经网络的原理和分类人工神经网络(Artificial Neural Network,简称ANN)是一种计算模型,其原理类似于生物神经网络。
其基本单元是神经元,神经元之间通过突触相互连接,形成复杂的神经网络。
ANN拥有自适应性、非线性和并行处理等特点,具有较强的学习和自适应能力。
根据神经元之间的连接结构和学习算法的不同,人工神经网络可以分为多种类型,如:前馈神经网络、反馈神经网络、自组织神经网络、深度神经网络等。
其中,前馈神经网络(Feedforward Neural Network)是最常用的一类神经网络,其信息从输入层到输出层单向传递。
反馈神经网络(Recurrent Neural Network)中神经元之间存在反馈连接,可对时间序列数据进行处理。
自组织神经网络(Self-Organizing Neural Network)能够通过学习自动形成特征空间,常用于聚类和分类等任务。
深度神经网络(Deep Neural Network)是一类具有多层结构的神经网络,适用于处理大量、高维的数据。
不同类型的神经网络可应用于不同的智能控制领域。
2. 智能控制技术是一种将人工智能技术应用于控制领域的技术,包括模糊控制、神经网络控制、遗传算法控制等多种控制方法。
人工神经网络作为智能控制的一种重要技术手段,在工业、制造业、交通运输、农业等领域具有广泛的应用。
在工业制造领域中,人工神经网络可用于机器故障诊断、生产质量控制、智能优化调度等任务。
例如,将ANN应用于管道泄漏检测中,通过传感器获取管道过程的压力信号和流量信号,并基于神经网络算法,实现对管道泄漏检测的自动化诊断。
智能控制基础-神经网络
第6章 神经网络控制
7
智能控制 基是神经系统结构和功能基本单位,典型的神经 元结构图4-1所示。
第6章 神经网络控制
图4-1 神经元结构 8
智能控制 基础
4.1.1
神经网络原理
视网膜的信息处理机制
光感受器细胞将光波所携带的自 然图像信息转变成神经元电信息
囊泡
受体
K+ Na+ K+
4 神经网络具有自组织、自学习功能,是自适应组 织系统。
第6章 神经网络控制
26
智能控制 基础
4.1.2
神经网络的结构和特点
神经网络的研究主要包括: 神经网络基本理论研究 神经网络模型的研究 神经网络应用研究 神经网络及其融合应用技术
第6章 神经网络控制
27
智能控制 基础
4.1.3
神经网络学习
神经元之间高度互连实现并行处理而表现出的群体特性是非常 复杂,甚至是混沌的; 3利用神经网络通过学习过程可以从周围环境获取知识,中 间 神经元的连接强度(权值)用来表示存贮的知识。
第6章 神经网络控制
20
智能控制 基础
4.1.2
神经网络的结构和特点
神经网络的结构按照神经元连接方式可分成前馈网络 和反馈网络。
(2)Sigmoid函数
(2)
1
f ( X ) 1 eaX
a 0
图4-3 常用的几种激励函数
第6章 神经网络控制
16
智能控制 基础
4.1.1
神经网络原理
常用的激励函数如图4-3所示:
(3)双曲正切函数
(3)
f ( X ) 1 eaX 1 eaX
a 0
(4)高斯函数 X2
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6.3 神经网络辨识
3. 误差准则的选择
误差准则是用来衡量模型接近实际系统的 f (e(k )) 标准。它 E(W ) k 通常表示为一个误差的泛函,记作
其中 f () 是误差适量e(k)的函数,用得最多的是平方函数, 即 2
f [e(k )] e (k )
这里的误差e(k)是广义误差,即既可以表示输出误差又可以 表示输入误差甚至是两种误差函数的合成。 8
yM
e2
r NNC u 对象 -
y
e1
NNI
-
ˆ y
神经间接模型参考自适应控制
神经网络自适应控制
6.4
神经网络PID控制
• 尽管神经网络控制技术有许多潜在的优势,但单纯使用神 经网络的控制方法的研究仍有待进一步发展。通常将人工 神经网络技术与传统的控制理论或智能技术综合使用。神 经网络在控制中的作用有以下几种: • 1.在传统的控制系统中用以动态系统建模,充当对象模 型; • 2.在反馈控制系统中直接充当控制器的作用; • 3.在传统控制系统中起优化计算作用; • 4.与其他智能控制方法如模糊逻辑、遗传算法、专家控 制等相融合。
仿真示例 系统对象:
y(k ) 0.368y(k 1) 0.26y(k 2) 0.1u(k 1) 0.632u(k 2)
系统输入:
rin(k ) 0.5 sgn(sin(4t ))
MATLAB程序 %Single Neural Adaptive Controller clear all;
单神经元自适应控制系统结构
学习算法
u ( k ) u ( k 1) K wi' ( k ) xi ( k )
i 1
3
w wi ( k ) / wi ( k )
' i i 1
3
w1 ( k ) w1 ( k 1) I z ( k )u ( k ) x1 ( k ) w2 ( k ) w2 ( k 1) P z ( k )u ( k ) x2 ( k ) w3 ( k ) w3 ( k 1) D z ( k )u ( k ) x3 ( k ) 式中,x1 e( k ) x2 e( k ) e( k 1) x3 2 e( k ) e( k ) 2e( k 1) e( k 2)
3.4.2 改进型BP神经网络控制参数自学习PID 控制 • 将神经网络用于控制器的设计或直接学习 计算控制器的输出(控制量),一般都要 用到系统的预测输出值或其变化量来计算 权系数的修正量。但实际上,系统的预测 输出值是不易直接测得的,通常的做法是 建立被控对象的预测数学模型,用该模型 所计算的预测输出来取代预测处的实测值, 以提高控制效果。
1.采用线性预测模型的BP神经网络PID控制器
采用线性预测模型的BP神经网络PID控制系统算法归纳如下: 1). 事先选定BP神经网络NN的结构,即选定输入层节点数 M和隐含层节点数Q,并给出权系数的初值w(2)ij(0), w(3)li(0), 选定学习速率η和平滑因子α,k=1; 2). 用线性系统辨识法估计出参数矢量θ(k),从而形成一步 预报模型式; 3). 采样得到r(k)和y(k),计算e(k)=z(k)=r(k)-y(k); 4). 对r(i),y(i),u(i-1),e(i)进行归一化处理,作为NN的输入; 5). 前向计算NN的各层神经元的输入和输出,NN输出层的 输出即为PID控制器的三个可调参数KP(k),KI(k),KD(k); 6). 计算 u(k),参与控制和计算; PID控制器的控制输出 y (k 1) / u (k ) 7).计算 y(k 1) 和 ; 8). 计算修正输出层的权系数w(3)li(k); 9). 计算修正隐含层的权系数w(2)ij(k); 10). 置k=k+1,返回到“2)”。
基于BP神经网络的PID控制算法可归纳如下:
1). 事先选定BP神经网络NN的结构,即选定输入层节点 数M和隐含层节点数Q,并给出权系数的初值w(2)ij(0), w(3)li(0),选定学习速率η和平滑因子α,k=1; 2). 采样得到r(k)和y(k),计算e(k)=z(k)=r(k)-y(k); 3). 对r(i),y(i),u(i-1),e(i)进行归一化处理,作为NN的输入; 4). 前向计算NN的各层神经元的输入和输出,NN输出层 的输出即为PID控制器的三个可调参数KP(k),KI(k),KD(k); 5). 计算PID控制器的控制输出u(k),参与控制和计算; 6). 计算修正输出层的权系数w(3)li(k); 7). 计算修正隐含层的权系数w(2)ij(k); 8). 置k=k+1,返回到“2)”。
对象
u
y
e
辨识模型
系统辨识的原理
ˆ y
在神经网络系统辨识中,神经网络用作辨识模型,将对象的输入输出状 态u、y看作神经网络的训练样本数据,以J=e2/2作为网络训练的目标, 则通过用一定的训练算法来训练网络,使J足够小,就可以达到辨识对 象模型的目的。
5
6.3 神经网络辨识
与传统基于算法的系统辨识方法一样,神经网络辨识 同样也需首先考虑以下三大因素。
2
6.3 神经网络辨识
神经网络系统辨识实质上是从神经网络模型中选择一个 适当的模型来逼近实际系统的数学模型。
神经网络系统通过直接学习输入输出数据,使所要求的 误差函数达到最小,来归纳出隐含在系统的输入输出数 据中的关系。 神经网络对非线性函数具有任意逼近和自学习能力,为系 统的辨识,尤其是非线性动态系统的辨识提供了一条十分 有效的途径。
2.采用非线性预测模型的BP神经网络PID控制器
基于BP神经网络的PID控制算法可归纳如下:
1). 事先选定BP神经网络NN的结构,即选定输入层节点数M和隐含层节 点数Q,并给出权系数的初值w(2)ij(0), w(3)li(0),选定学习速率η和平滑因 子α,k=1; 2). 采样得到r(k)和y(k),计算e(k)=z(k)=r(k)-y(k); 3). 对r(i),y(i),u(i-1),e(i)进行归一化处理,作为NN的输入; 4). 前向计算NN的各层神经元的输入和输出,NN输出层的输出即为PID 控制器的三个可调参数KP(k),KI(k),KD(k); 5). 计算PID控制器的控制输出u(k),参与控制和计算; 6).前向计算NNM的各层神经元的输入和输出,NNM的输出为 , 计算修正隐含层和输出层的权系数; 7).计算 y (k 1) ; y (k 1) / u (k ) 8). 计算修正输出层的权系数w(3)li(k); 9). 计算修正隐含层的权系数w(2)ij(k); 10). 置k=k+1,返回到“2)”。
3.
4.
5.
9
6.3 神经网络自适应控制
构造一个参考模型,使其输出为期望输 出,控制的目的是使y跟踪r。
参考模型
yM
r NNC
u
r
对象
-
y
-
神经直接模型参考自适应控制
神经网络自适应控制
构造一个参考模型线性、不 确定、不确知时采用。
参考模型
神经网络控制
6.2 神经网络辨识
神经网络辨识基础
所谓系统辨识,就是根据系统的输入和输出 数据,在指定的一类系统中选择一个系统,这 个系统和所研究的实际系统等价。 由于实际上不可能找到一个与实际系统完全等 价的模型。因此,从实用角度看,辨识就是从 一组模型中选择一个模型,按照某种准则,使 之能最好的拟合所关心的实际系统动态或静态 特性。
ts=0.001;
for k=1:1:1000 time(k)=k*ts; rin(k)=0.5*sign(sin(2*2*pi*k*ts)); yout(k)=0.368*y_1+0.26*y_2+0.1*u_1+0.632*u_2; error(k)=rin(k)-yout(k);
%Adjusting Weight Value by hebb learning algorithm M=4; if M==1 %No Supervised Heb learning algorithm
close all;
x=[0,0,0]';
xiteP=0.40;
xiteI=0.35;
xiteD=0.40;
%Initilizing kp,ki and kd
wkp_1=0.10; wki_1=0.10; wkd_1=0.10;
%wkp_1=rand; %wki_1=rand; %wkd_1=rand; error_1=0; error_2=0; y_1=0;y_2=0;y_3=0; u_1=0;u_2=0;u_3=0;
3
6.3 神经网络辨识
逼近理论是一种经典的数学方法。多项式函数和其它逼 近方法都可以逼近任意的非线性函数。但由于其学习能 力和并行处理能力不及神经网络,从而使得神经网络的 逼近理论研究得到迅速发展。
4
6.3 神经网络辨识
神经网络系统辨识的原理
系统辨识的原理:给对象 和辨识模型施加相同的输 入,得到对象的输出 y和模 型的输出 y ,通过调整辨 识模型的结构来使对象的 输出y和模型的输出 y 之 间的误差最小。
wkp(k)=wkp_1+xiteP*u_1*x(1); %P wki(k)=wki_1+xiteI*u_1*x(2); %I
wkd(k)=wkd_1+xiteD*u_1*x(3); %D
6.2 神经网络辨识
与传统辨识方法不同,神经网络辨识具有以下五个特点
1. 2. 不要求建立实际系统的辨识格式。因为神经网络本质上已作 为一种辨识模型,其可调参数反映在网络内部的权值上。 可以对本质非线性系统进行辨识,而且辨识是通过在网络外 部拟合系统的输入输出,网络内部隐含着系统的特性。因此 这种辨识是由神经网络本身实现的,是非算法式的。 辨识的收敛速度不依赖于待辨识系统的维数,只与神经网络 本身及其所采用的学习算法有关,传统的辨识方法随模型参 数维数的增大而变得很复杂。 由于神经网络具有大量的连接,这些连接之间的权值在辨识 中对应于模型参数,通过调节这些权值使网络输出逼近系统 输出。 神经网络作为实际系统的辨识模型,实际上也是系统的一个 物理实现,可以用于在线控制。