神经网络控制系统的研究与设计

神经网络控制系统的研究与设计

一、引言

神经网络控制系统是近年来发展迅速的一种智能控制技术，其

最大的优势就是可以通过训练获取外界环境的信息，然后根据这

些信息自主地调整控制策略，使其能够对复杂、不规律、模糊的

系统进行控制，实现精准控制。本文将就神经网络控制系统的研

究与设计展开讨论。

二、神经网络及其在控制系统中的应用

1. 神经网络简介

神经网络模型是模仿人类神经网络的一种计算方法，它通过对

输入信息的处理和学习得到一种非线性函数的映射关系，实现对

于复杂信息的分类识别、预测和控制。神经网络结构由输入层、

隐藏层和输出层组成，可以通过选择不同的节点数、层级和激励

函数，进行不同程度的计算能力和适应性调节。

2. 神经网络在控制系统中的应用

神经网络控制系统是利用神经网络模型代替传统控制设备进行

控制，根据输入的过程信息和环境特征，其权重系数在不断地自

适应学习中调节，从而达到控制效果的优化。神经网络的优势在

于其能够处理非线性、强耦合、时变和不确定的系统，在多目标、多参的控制任务中也有着很好的应用效果和优异的性能表现。

三、神经网络控制系统的建模

1. 神经网络控制系统建模主要步骤

神经网络控制系统的建模主要分为以下几个步骤：（1）确定

控制对象，描述其动态特性，建立数学模型；（2）建立神经网络

模型，设定输入层、中间层和输出层节点的数量，选用合适的激

励函数；（3）定义误差函数和优化方法；（4）利用神经网络算

法进行训练，优化神经网络控制器的权重系数；（5）对训练的结

果进行测试和评估，不断调整训练参数和神经网络结构，以达到

最佳控制效果。

2. 建模时需要注意的问题

在神经网络控制系统的建模过程中，需要注意以下问题：（1）数据采集的方式，要保证数据真实、可靠；（2）神经网络模型的

选择，应该根据所控制的对象、工作环境的复杂度和控制效果的

要求进行选择；（3）神经网络的训练过程需要多次迭代，需要选

择合适的训练参数，如学习率、动量项等，以避免网络训练过程

中的梯度爆炸或消失等问题。

四、实例分析

以电机转速控制系统为例进行神经网络控制系统建模，电机转

速控制系统主要包括电机、滑动模式控制器和神经网络控制器三

个部分，其中神经网络控制器起到了优化控制的作用。在实际建

模中，我们需要先对电机系统建立数学模型，包括电机系统的动

态特性和控制器的传输特性。然后，建立神经网络模型，对输入

层和输出层进行设置，选择合适的激励函数和神经网络算法，进

行训练和测试，最终得到能够实现电机转速精度控制的神经网络

控制器。

五、研究与展望

1. 研究方向

神经网络控制系统在工业领域的应用越来越广泛，目前研究重

点主要集中在神经网络算法的改进、控制效果的优化、神经网络

控制器在复杂系统中的应用，以及与其他控制系统的集成等方面。

2. 展望

随着人工智能技术的发展和神经网络控制系统算法的不断改进，未来神经网络控制系统将更加倾向于自适应、自学习和自适应控制，对于复杂、大型、不规则系统的控制效果将进一步提升。同时，神经网络控制器与其他控制系统的融合、智能化运维、云计

算平台等应用将会成为未来的研究方向。

六、结论

针对复杂系统的控制问题，神经网络控制系统是一种有效的控

制方式，也是当前研究的热点。在建模过程中需要注意数据采集、神经网络模型的选择和训练参数的设置等问题，在实际应用中需

要不断进行测试和优化。未来的研究方向将集中在神经网络算法的改进、集成应用的实现和对复杂系统控制效果的提升。