基于神经网络输出反馈的动态矩阵控制研究
基于动态面技术的自适应神经网络控制研究的开题报告
基于动态面技术的自适应神经网络控制研究的开题报告一.选题背景与意义随着现代科技的不断发展，控制系统的需求不断增加。
而在各种控制系统中，神经网络控制日渐成为研究的热点。
神经网络控制具有自适应、非线性、鲁棒性等优点，可以应用于控制各种复杂的非线性系统。
然而，一般神经网络控制方法在应用中还存在一些问题，如控制精度不高、收敛速度慢等。
为了解决这些问题，控制领域学者们提出了许多新的神经网络控制方法，如基于动态面的自适应神经网络控制方法。
该方法具有针对性较强、精度较高的优点。
本课题选取这种基于动态面技术的自适应神经网络控制方法作为研究对象，并将其运用到实际系统控制中，从而探索其在实际应用中的优越性和可行性。
二.研究目标本课题的研究目标是：1.深入研究基于动态面技术的自适应神经网络控制方法的原理和特点。
2.将该方法应用到实际的控制系统中，检验该控制方法在实际应用中的可行性和优越性。
3.对研究结果进行分析和总结，从理论、工程实践两个方面评价该控制方法的优点和不足，提出改进和完善的建议。
三.研究方法1.文献调研法。
通过查阅相关文献和资料，了解基于动态面技术的自适应神经网络控制方法的基础理论、应用场景和实现方法。
2.仿真实验法。
利用机器学习软件对控制系统进行仿真实验，检验该方法在实际应用中的控制精度和稳定性。
3.数据分析法。
分析实验结果，比较该方法与传统方法的优缺点，提出改进和完善的建议。
四.研究内容和进度安排具体研究内容和进度安排如下：1.第一阶段（前两个月）：（1）文献调研，熟悉基于动态面技术的自适应神经网络控制方法。
（2）了解典型的控制系统，确定仿真实验系统，并搭建仿真模型。
2.第二阶段（第三个至第五个月）：（1）运用所学的技术，设计并实现基于动态面技术的自适应神经网络控制系统。
（2）进行仿真实验，对控制系统进行稳定性和性能分析。
3.第三阶段（第六个至第七个月）：（1）分析实验结果，总结控制方法的优缺点，提出改进和完善的建议。
基于神经网络的自适应控制技术研究
基于神经网络的自适应控制技术研究神经网络作为一种模拟人脑神经元网络的计算模型，在多个领域得到了广泛的应用。
其中，自适应控制技术是神经网络研究的重要方向之一。
使用神经网络进行自适应控制，可以有效地解决各种非线性、时变和模型不确定的动态系统控制问题。
一、神经网络的基本原理神经网络模仿人类大脑组织，由若干个神经元构成。
每个神经元接受若干个输入信号，并将它们加权求和后传递到激活函数中进行处理，最终得到输出信号。
多个神经元可以组成网络，进行更加复杂的信息处理和控制。
神经网络的学习过程是通过对输入和输出数据的训练实现的。
通常采用的训练方法是反向传播算法。
该算法基于一种误差反向传播的思想，通过计算每个神经元的误差，根据误差大小对神经元的权重进行更新和调整，不断减小网络的误差，达到有效的学习效果。
二、自适应控制技术自适应控制技术是一种针对动态系统进行控制的技术。
动态系统具有非线性、时变性、模型不确定等特性，传统的线性控制方法往往难以达到理想的效果。
自适应控制技术基于神经网络模型，可以进行模型自适应、参数自适应和信号处理等多种操作，以适应各种复杂的动态系统。
常见的自适应控制方法有基于模型参考自适应控制、基于模型自适应控制、基于直接自适应控制等。
其中，基于模型参考自适应控制是一种应用广泛的方法。
该方法将实际输出与期望参考模型的输出进行比较，通过误差反馈，计算调整控制器参数的信号，最终实现对动态系统的控制。
三、神经网络自适应控制技术的研究进展神经网络自适应控制技术在航空、机械、电力、化工等行业中得到了广泛的应用。
在航空领域，神经网络自适应控制技术可以应用于飞机自动驾驶、导航、起降控制等方面。
在机械领域，神经网络自适应控制技术可以应用于机械臂、机器人控制、数控机床等领域。
在电力、化工领域，神经网络自适应控制技术可以应用于发电机组调节、化工装置控制等领域。
目前，神经网络自适应控制技术的研究主要集中在以下几个方面：1.神经网络自适应PID控制技术PID控制是一种基于比例、积分、微分三个控制器参数的控制方法。
基于神经网络动态逆的动力伞飞行控制方法研究
基于神经网络动态逆的动力伞飞行控制方法研究钱克昌， 陈自力 ， 李建军械工程学院，河北 石家庄 050003摘 要：动力伞飞行控制系统为复杂的非线性系统，通过对神经网络逼近逆系统的原理分析，提出了一种由静态神经网络和积分器组成的动态神经网络，设计了基于神经网络动态逆方法的飞行控制方案，进行了飞行仿真验证，结果表明完全满足控制要求，具有较好的抗干扰能力和鲁棒性能。
关键词：动力伞；飞行控制；神经网络; 动态逆 中图分类号：V249；TP273 文献标识码：AControl Method of Dynamic Inversion with Neural NetworkUsed for Power ParafoilQIAN Kechang, CHEN Zili, LI Jian(Ordnance Engineering College, Shijiazhuang Hebei, 050003,)Abstract:. The flight control system of power parafoil is a complicated nonlinear system. Based on the tracking principle of neural network, a dynamic neural network which consist of static neural network and integrators is presented. This paper designs a control method of dynamic inversion used for power parafoil. Simulation results demonstrate that the control method has strong ability of control and robustness.Keyword: power parafoil ；flight control ；neural network ；dynamic inversion0 引言动力伞是在滑翔伞基础上发展起来的, 其飞行控制系统是一个复杂的多输入多输出非线性系统，其输入输出关系比线性系统复杂的多，系统各响应不满足叠加原理，各变量之间还存在耦合关系，使输入与输出之间的关系更加复杂，因此对动力伞飞行控制系统的控制还存在理论上的困难，更是一个工程上的难题。
神经网络在运动控制中的应用研究
神经网络在运动控制中的应用研究神经网络是一种模仿人类大脑神经网络结构和功能而构建的计算模型。
它能够通过学习和训练，对输入数据进行分类、识别或预测等任务。
由于其具有良好的非线性逼近能力和优秀的自适应性能，在运动控制领域中得到了广泛应用。
一、神经网络在运动控制中的基本原理神经网络在运动控制中的基本原理是通过对输入数据的学习和训练，对运动控制系统进行优化和改进。
其基本原理如下：1. 输入数据的采集：运动控制系统通过各种传感器获取输入数据，例如重心位置、速度、角度等。
这些数据将成为神经网络的输入单元。
2. 神经元：神经网络由许多处理单元（神经元）组成，它们模拟人类神经系统中的神经元。
每个神经元接收来自多个输入单元的信号，并做出相应的计算。
3. 权值：神经元之间的连接强度（权值）用于控制信息在神经网络中的流动。
训练过程中，系统根据预定的误差函数来不断调整权值，从而提高神经网络的性能。
4. 激活函数：神经网络会对输入进行非线性变换，以提取并组合新的特征。
这一步操作由激活函数完成，常见的激活函数有sigmoid、ReLU等。
5. 输出数据：神经网络的输出可以是控制信号，例如电机转速、舵角等。
二、神经网络在航空器控制中的应用航空器飞行控制需要高精度和高鲁棒性。
传统的PID控制器无法满足这一需求。
而神经网络具有非线性逼近优良和自适应性优良等特点，被广泛应用于航空器飞行控制中。
以滑翔机为例，利用神经网络进行滑行控制，可以达到更好的控制效果。
神经网络可以根据当前速度和航向，自适应地调整前轮的方向和转速，从而保证滑翔机的平稳滑行。
三、神经网络在机器人控制中的应用机器人是一种重要的运动控制应用场景，其需要对外部环境进行感知，并做出相应决策。
传统的控制方法难以应对复杂环境，而神经网络具有优秀的学习和自适应性能，可以有效提高机器人控制的精度和鲁棒性。
以巡逻机器人为例，神经网络可以根据前方障碍物的大小、车辆位置和最大速度等条件，自适应地调整机器人的转向和速度，实现路径规划和避障控制。
基于神经网络的智能控制系统研究
基于神经网络的智能控制系统研究【前言】随着科技的不断进步，人工智能成为了当前最火热的话题之一。
智能控制系统作为其中的一个重要组成部分，日益受到人们的关注。
本文将围绕基于神经网络的智能控制系统，从理论到实践，进行深入探讨。
【第一章神经网络基础】1.1 神经元模型神经元是神经网络的基本单元，其结构直接影响了神经网络的性能。
神经元模型包括感知器模型、S型模型、ReLu模型等。
其中感知器模型最早应用于神经网络中，但其具有局限性，只能解决线性可分问题。
而S型模型和ReLu模型相比之下更为广泛适用。
1.2 神经网络结构神经网络结构主要分为前馈神经网络和反馈神经网络。
前馈神经网络是指信号只能向前流动，不会产生循环反馈的现象；反馈神经网络则不存在这样的限制，信号可以在网络中循环传递。
目前，较为常用的前馈神经网络结构有多层感知器、卷积神经网络等。
【第二章智能控制系统】2.1 智能控制系统概述智能控制系统是指能够根据具体问题情况进行优化、学习、自适应等的控制系统。
其主要应用于自动控制、制造业、航空航天等领域。
2.2 智能控制系统分类智能控制系统根据其控制模型和控制算法的不同，可分为模糊控制系统、神经网络控制系统、遗传控制系统等。
其中，基于神经网络的智能控制系统在实际应用中越来越受到人们的重视。
【第三章基于神经网络的智能控制系统】3.1 神经网络控制系统框架基于神经网络的智能控制系统由感知器层、隐藏层、输出层等构成。
其中，隐藏层是神经网络中的核心，其神经元数量的选择对控制效果有直接影响。
3.2 神经网络训练方法神经网络训练方法包括有监督学习、无监督学习、强化学习等。
其中，有监督学习是最为常见的一种方法。
3.3 应用案例基于神经网络的智能控制系统已经在飞行器、机器人、水处理等领域得到了广泛应用。
其中，在制造业中，智能控制系统可有效降低生产成本、提高生产效率。
【结语】随着科技的不断进步，基于神经网络的智能控制系统将会越来越广泛应用。
动态信号矩阵反馈控制系统设计与优化
动态信号矩阵反馈控制系统设计与优化摘要：动态信号矩阵反馈控制系统是一种广泛应用于实际工程中的自动控制系统。
本文旨在介绍动态信号矩阵反馈控制系统的设计原理和优化方法。
在系统的设计过程中，需要考虑信号矩阵的动态特性和系统的稳定性。
同时，通过对控制系统的优化，可以提高系统的性能和响应速度。
本文将详细阐述动态信号矩阵反馈控制系统的设计与优化方法，并结合实际案例进行分析。
1. 引言动态信号矩阵反馈控制系统是一种利用动态信号来实现反馈控制的系统。
它通过测量系统输出和输入之间的差异，并将其作为反馈信号进行处理，来实现对系统的控制。
在实际工程中，动态信号矩阵反馈控制系统广泛应用于工业自动化、电力系统、交通运输等领域。
本文将详细介绍动态信号矩阵反馈控制系统的设计与优化方法，以期为实际工程应用提供参考。
2. 动态信号矩阵反馈控制系统的设计原理动态信号矩阵反馈控制系统的设计原理主要包括信号矩阵的构建和反馈控制的实现。
首先，需要构建合适的信号矩阵，以便能够准确反应系统的动态特性。
信号矩阵可包括传感器、滤波器、放大器等元件，其目的是将系统的动态特性转化为电信号进行处理。
其次，通过对反馈信号的分析和处理，实现对系统的控制。
这一过程包括误差检测、控制器设计以及输出控制信号等步骤。
3. 动态信号矩阵反馈控制系统的优化方法为了提高动态信号矩阵反馈控制系统的性能和响应速度，需要进行系统的优化。
在优化过程中，需要考虑以下几个方面。
3.1 控制器的优化控制器是动态信号矩阵反馈控制系统的核心部分，其设计的优化关系到整个系统的性能。
通过合理选择控制器的参数或者采用更高级的控制策略，可以提高系统的稳定性和响应速度。
3.2 信号矩阵的优化信号矩阵的优化可以通过选择合适的传感器和滤波器来实现。
传感器的选择应考虑其精度、灵敏度和纹波等因素，以便能够准确地反应系统的动态特性。
滤波器的选择应考虑其频率响应和滤波特性，以满足系统对信号矩阵的要求。
3.3 系统动态特性的优化系统的动态特性包括系统的阻尼比、频率响应和稳定性等方面。
基于神经网络的自动化控制系统研究
基于神经网络的自动化控制在自动驾驶中的应用案例
总结词
安全可靠、反应迅速、适应性强
详细描述
自动驾驶领域中，基于神经网络的自动化控 制系统能够实现安全可靠、反应迅速、适应 性强。通过神经网络模型对车辆行驶状态和 周围环境进行实时感知与预测，可以更好地 应对复杂的交通环境，提高车辆的安全性能
和行驶效率。
研究不足与展望
• 研究局限性：该研究主要关注了神经网络在自动化控制中的应用，对于其他相 关领域的研究未做深入探讨，具有一定的局限性。
• 算法优化空间：虽然该研究提出了一种新型的神经网络算法，但在处理复杂系 统时，算法的效率和稳定性还有待进一步提高。
• 跨领域合作：该研究主要集中于神经网络在自动化控制中的应用，未来可以加 强与其他领域的合作，拓展神经网络的应用范围。
分析基于神经网络的自动化控制系统在不同类型干扰下的鲁棒 性表现。
对比分析基于神经网络的自动化控制系统与传统控制系统的能 耗和效率，评估神经网络在自动化控制中的优势。
06
基于神经网络的自动化控 制系统的应用案例
基于神经网络的自动化控制在工业控制中的应用案例
总结词
提高效率、降低成本、精准控制
VS
详细描述
自动化控制系统的分类与应用
• 自动化控制系统主要分为开环控制系统和闭环控制系统。 • 开环控制系统：系统的输出不会对系统的控制产生影响。这种系统主要
用于不可控的扰动因素较小或可以忽略不计的情况。 • 闭环控制系统：系统的输出会对系统的控制产生影响。这种系统能够根
据输出结果进行反馈调节，具有更高的控制精度和鲁棒性。 • 自动化控制系统广泛应用于工业、农业、军事、航空航天、科学研究等
02
神经网络基础
人工神经网络理论在控制领域中的应用综述_汪镭
收稿日期:2000-01-03作者简介:汪 镭(1970-),男,江苏无锡人,工学博士.人工神经网络理论在控制领域中的应用综述汪 镭,周国兴,吴启迪(同济大学信息与控制系,上海 200092)摘要:力图从人工神经网络的研究历史出发,在对人工神经网络在控制系统中的应用现状作出概述之后,针对当前自动控制领域所遇到的难点问题,说明为什么人工神经网络理论能在其中获得如此广泛的关注,并详细论述其适用于控制工程领域应用的主要特征.关键词:人工神经网络;控制领域;应用中图分类号:T P 18 文献标识码:A 文章编号:0253-374X(2001)03-0357-05Artificial N eural Network Theory Application in Control FieldWAN G Lei,ZH OU Guo -x ing,W U Qi -di(Department of Information and Control,Tongji University,Shanghai 200092,China)Abstract :The authors try to summarize the application status of artificial neural network (ANN )in system control field.Aimed at the difficult problems in automatic control field study ,conclusions are got about w hy ANN can be such w idely used in this field based on the study history of ANN and its application history.ANN .s main characteristics of accommodation in control field application are summ arized in the end of this pa -per.Key words :artificial neural network;control field;application人工神经网络理论的研究是当前许多工程研究领域的热点话题,它的应用领域非常广泛,仅在与工业自动化相关的领域,如模式识别、信号处理、知识工程、专家系统、优化组合、智能控制等方向的研究中,已经有许多神经网络应用成功的论文报导.另外,许多非自动化工程领域,如应用声学、气象预报、情报分类、工程力学、土木工程、建筑结构等也开始注意到了人工神经网络这一有力的工具,并已逐步地将其应用到各类工程问题的解决中.人工神经网络理论为什么能在如此众多的工程研究领域获得关注,并且能取得如此多的成功应用呢?尤其是为什么自动控制研究领域对其如此关注?这就是本综述着力想说明的问题.在本文的最后,还将简要综述作者近年来所进行的相关工作.1 人工神经网络理论的研究简史[1]人工神经网络这一名词,是相对于生物学中所说的生物神经网络系统而言的.它的提出者的目的就在于用一定的简单数学模型来对生物神经网络结构进行描述,并在一定的算法指导前提下,使其能在某种程度上模拟生物神经网络所具有的智能行为,解决用传统算法所不能胜任的智能信息处理问题.对它的研究始于1943年,至今已经历了50多年的漫长历程,并且不是从一开始就受到广泛关注的,而是经历了一条从兴起到萧条,又从萧条到兴盛的曲折发展道路.具体说来,大致可为以下几个阶段:第29卷第3期2001年3月同 济 大 学 学 报JOU RNAL OF T ONGJI UNIVERSITY Vol.29No.3 M ar.2001358同济大学学报第29卷1.1初创期由心理学家W.S.M cCulloch和数学家W.Pitts于1943年所提出的M O P模型,一般被公认为是神经网络研究的开创性成果.模型中用逻辑的数学工具把客观事件用形式神经元进行表达,这类似于连接权不作调整的阈值单元模型.该时期的另一重要成果是由心理学家D.O.Hebb所提出的神经元之间突触强度的调整规则假说,即有名的Hebb规则.该规则至今仍在各种神经网络模型中起重要作用.这些成果是探索性的,但同时也是开创性的,许多成果至今仍对神经网络的理论研究有着重要影响.1.2初始兴盛期该时期的神经网络理论研究基本上确立了从系统的角度研究人工神经网络的基础.其代表性的研究成果是由F.Rosenblatt于50年代末所提出的感知器(Perceptron)模型.这是历史上第一个具有完整意义的神经网络模型,初步具备了神经网络的一些基本特征.另外,由B.Widrow和M.E.H off于60年代初所提出的自适应线性单元(Adaline)网络在自适应系统,如自适应滤波、预测和模式识别等的研究中也得到了很好的结果.在该段时期,人工神经网络的研究开始受到人们的重视,研究工作进入了初始的兴盛时期.1.3低潮期由于处于发展初始阶段的神经网络理论还有一定的缺陷,同时,以逻辑推理为基础的人工智能理论和Von Neumann型数字计算机正处于全盛的发展时期,掩盖了发展新型智能计算理论和新型智能技术的必要性,使人工神经网络理论研究走入了一个缓慢发展的低潮阶段.其标志是著名的人工智能学者、美国麻省理工学院的M.Minsky和S.Papert所著的5Perceptron6一书的出版.书中对以Perceptron模型为代表的神经网络在数学上作了深入研究,指出了其局限性.但即便如此,在此期间所提出的自组织映射理论、自适应共振理论和神经认知机模型等都对以后的神经网络研究产生了重大的影响.1.4复兴期由于神经网络研究者的突出成果,同时也由于传统的人工智能理论和Von.Neumann型计算机在许多智能信息处理问题上遇到了挫折,并且由于科学技术的发展为人工神经网络的物质实现提供了基础,促使人们将人工神经网络作为未来新一代智能计算机的实现模式之一加以研究.该阶段的标志之一是美国加州理工学院的生物物理学家J.J.Hopfield于1982年和1984年所提出的一种新型神经网络模型))) Hopfield神经网络模型.该神经网络被成功地用于解决了一个著名的优化组合问题)))旅行商问题,使其引起了全世界相关领域研究人员的广泛关注;该阶段的另一重要成果是D.E.Rumelhart和J.L.M ccle-l land等人所在的PDP(并行分布处理)研究小组所提出的BP(误差反向传播)学习算法.该算法解决了在多层神经网络学习训练过程中,中间隐含层各连接权重的调节方法问题,从而突破了Minsky等人所持悲观论点的前提条件,至今仍得到广泛的应用.1.5高潮期自Hopfield神经网络模型和BP算法提出之后,很快掀起了人工神经网络研究的全球性热潮.在此期间,各种神经网络模型相继提出,其中著名的有:1988年L.O.Chua提出的CNN(细胞神经网络)模型, 1984年H inton提出的Boltzm ann机,Grossberg等提出的ART(自适应共振)理论,Albus提出的CMAC(小脑模型)网络及Sanner等人提出的RBF高斯径向基函数网络等.同时还发展了各种学习算法.其应用已很快渗透到计算机图像处理、语音处理、优化计算、智能控制等领域,并取得了很大的进展.现在,人工神经网络的研究正在转入高潮期的快速稳定发展阶段.在理论研究上正在进一步深入,并开发新的网络数理理论,在应用研究方面,进一步进行其软件模拟和硬件实现的研究,并迅速扩展其应用领域,取得了更广泛的成果.2典型的神经网络结构在神经网络的控制领域应用中,各种模型层出不穷,但总的来说,大致可以归结为以下几类[1]:(1)前馈式网络:该种网络结构是分层排列的,每一层的神经元输出只和下一层神经元相连.这种网络结构特别适用于BP算法,如今已得到了非常广泛的应用.(2)输出反馈的前馈式网络:该种网络结构与前馈式网络的不同之处在于这种网络存在着一个从输出层到输入层的反馈回路.该种结构适用于顺序型的模式识别问题,如Fukushima 所提出的网络模型结构.(3)前馈式内层互连网络:该种网络结构中,同一层之间存在着相互关联,神经元之间有相互制约的关系,但从层与层之间的关系来看还是前馈式的网络结构.许多自组织神经网络大多具有这种结构,如ART 网络等.(4)反馈型全互连网络:在该种网络中,每个神经元的输出都和其它神经元相连,从而形成了动态的反馈关系,如Hopfield 网络.该种网络结构具有关于能量函数的自寻优能力,正是作者近年来研究工作中所采用的主要网络类型.(5)反馈型局部互连网络:该种网络中,每个神经元只和其周围若干层的神经元发生互连关系,形成局部反馈,从整体上看是一种网格状结构,如L.O.Chua 的细胞神经网络.该种网络特别适合于图像信息的加工和处理,在控制中的应用尚未见报导.3 人工神经网络适用于控制领域的主要特征、问题与难点人工神经网络的性能是由其结构特征和基本处理单元的特性所决定的,并与其学习算法有关.它之所以能在控制系统中得到如此广泛的应用,与自动控制理论的发展需要是密切相关的.自动控制理论从经典控制理论到现代控制理论,现在已经发展到对智能控制理论的产生提出了需求.传统的基于串行计算机理的Von Neumann 型计算机面对复杂的智能控制需求,在对环境变化的自适应特性和实时大规模计算等方面已显示出根本性的缺陷,而人工神经网络所表现的许多特点恰好预示着其在控制领域中的应用可能是使控制理论摆脱困境的一条有效途径:(1)非线性映射逼近能力:已有理论证明,任意的连续非线性函数映射关系都可由某一多层神经网络以任意精度加以逼近.这种组成单元简单、结构有序的模型是非线性系统建模的有效框架模型,预示着神经网络在具有挑战性的非线性控制领域有很好的应用前景.(2)对信息的并行分布式综合优化处理能力:神经网络的大规模互连网络结构,使其能很快地并行实现全局性的实时信息处理,并很好地协调多种输入信息之间的关系,兼容定性和定量信息,这是传统的串联工作方式所无法达到的效果,非常适合于系统控制中的大规模实时计算.同时,某些神经网络模型本身就具有自动搜寻能量函数极值点的功能.这种优化计算能力在自适应控制设计中是十分有用的.(3)高强的容错能力:神经网络的并行处理机制及冗余结构特性使其具有较强的容错特性,提高了信息处理的可靠性和鲁棒性.(4)对学习结果的泛化和自适应能力:经过适当训练的神经网络具有潜在的自适应模式匹配功能,能对所学信息加以分布式存储和泛化,这是其智能特性的重要体现.(5)便于集成实现和计算模拟:神经网络在结构上是相同神经元的大规模组合,所以特别适合于用大规模集成电路实现,也适合于用现有计算技术进行模拟实现.但由于现有的计算机运算方式与神经网络所要求的并行运算和分布存储方式是截然不同的,所以两者在运算时间上必然存在着显著差异.以上主要特征适应了控制理论和控制工程领域发展的基本要求,能解决其中所遇到的问题,因此,必然使神经网络在该领域获得广泛应用.对于被控系统模型参数的不确定性变化以及模型结构本身的扰动问题,神经网络所具有的学习和自适应能力使其能够实时地模拟被控对象的特性变化,同时,即使当被控对象输出与模型输出存在一定误差时,其容错特性也会使控制系统具有一定的鲁棒性能;另外,神经网络的标准结构和模拟精度为解决非线性系统的自适应控制问题提供了一种标准框架;同时,作为一种本质的分布式并行信息处理系统,为被控系统的分布式信息处理和综合提供了一种有效的融合处理途径.当然,在具体应用时,神经网络结构和参数的选择、学习样本的选取、初值的设定、学习算法的收敛性及多信息的融合等也是必须考虑的问题,并且,它们往往与所要解决的实际问题相关,使其解决有了一定的难度.359 第3期汪 镭,等:人工神经网络理论在控制领域中的应用综述360同济大学学报第29卷4人工神经网络在控制系统中的应用概述人工神经网络由于其独特的模型结构和固有的非线性模拟能力,以及高度的自适应和容错特性等突出特征,在控制系统的建模、辨识和控制中都获得了广泛的应用,已取得了许多成果.这种应用几乎覆盖了控制理论研究中的绝大多数问题[2~6],主要有以下几种形式:(1)系统的模拟和辨识:在被控系统输入/输出映射为1O1映射的前提下,通过多层前馈网络能够提供该非线性被控对象的直接逆向模型.当系统的前馈映射不是1O1映射的前提下,就应采用指定性逆向学习方法.这样,也能找到一个特定的逆向模型;另一种系统辨识方法适用于反馈型的网络结构,通过一定的网络结构和参数设定,使神经网络的自组织稳态输出即被辨识的系统参数.(2)充当各类控制器[7~15]:神经网络在各类控制器框架结构的基础上,加入了非线性自适应学习机制,从而使控制器具有更好的性能.在以下几种控制结构中,多层前馈式神经网络的非线性拟合特性得到了应用.监督控制)))其中神经网络被用于对人的控制活动进行模拟,使网络在输入与人的感知信息相对应的数据时,能够输出此时人相应所采取的控制值.直接逆模控制)))神经网络在其中被用于建立被控对象的逆向模型,并当被控对象参数变化时进行在线的学习调整,使该种控制器具有一定的鲁棒特性.模型参考控制)))通过神经网络对理想参考模型的输入/输出数据进行学习,产生控制信号,使被控系统输出渐近地趋向于参考模型输出.它们之间的误差被用作控制器网络的训练.在这种模型结构下,作为控制器的神经网络仍然起到的是逆模控制的作用.内模控制)))其中用到了两组神经网络,被控系统和网络模型输出之间的误差被用作反馈信号,这种反馈信号经过前向通道的神经网络控制器进行处理.如果该神经网络已被训练为与系统的逆模相关,则该种控制方式将得到满意结果.预测控制)))这里也用到了两组神经网络的协调机制,一组神经网络被用于给出未来被控对象关于特定指标的预测值,并通过另一组已训练好的神经网络来模拟最优控制规律,在预测值的激励下给出符合预测控制目标的控制量输入被控对象.最优决策控制)))这种控制模式中也用到了两组神经网络.其中一组被训练用于进行控制器输入信号的矢量量化,另一组神经网络根据量化结果充当分类器,输出合适的控制信号.如果被控对象是线性系统,则反馈型互连网络,如H opfield神经网络能在其控制器中起一定作用.比如,它可被用作变结构控制中的元素调整,这种动态控制器能显示一定的自适应特性.Hopfield神经网络还能被包含于自适应回路中,当网络能量函数设为被控系统所有状态的平方误差率时,网络输出就能随时间的推移趋于线性系统的参数值.这样,Hopfield神经网络就能被用于对时变系统的最小平方估计,其输出在自适应机制中是有用的.5作者近期的主要研究工作作者研究采用的主要是一种反馈型神经网络:H opfield神经网络.该种网络是一种全对称互连的反馈式网络,其网络结构和神经元特性保证了其各神经元输出使标准能量函数值随时间的增长逐步趋于最小.这样,如果将系统辨识和控制的要求定义为相应的能量函数,则相应决定的神经网络参数和外部输入能保证各神经元输出的稳定值满足所定义的控制和辨识目标.另外,研究证明,该种网络对特定控制问题求解的动态过程本身也是可以利用的.作者近期研究工作的主要结论有[16~18]:(1)将H opfield神经网络在线性系统参数辨识方面的研究成果作了推广,考虑到了在实际系统运行时,系统信息检测所不能忽视的传感器特性的影响.在传感器为惯性延迟特性的假设前提下,得到了输入经传感器延迟的系统检测信息的神经网络正确进行辨识的充分条件.这种辨识方案在系统的参数辨识中得到了应用,并在具体的传动系统实例中作了验证.(2)提出了基于Hopfield神经网络的被控系统动态过程规划控制结构.在被控系统的动态过程规划中,神经网络对特定控制目标的搜寻过程信息被用作被控系统的动态指令信号.被控系统在神经网络控制下,按照神经网络所规划的动态趋于控制目标.由于Hopfield神经网络的固有特性,这样规划的系统动态总是随时间的进行使能量函数值递减,保证系统趋于控制目标.(3)提出了基于Hopfield 神经网络的模型参考控制模式结构,其中,Hopfield 神经网络被用于标准模型参考自适应框架中的自适应机制设计,其输出用以调整系统的前馈和反馈控制器的参数设定.在适当的能量函数定义下,其输出保证系统的动态特性按照参考模型所规定的动态进行.在具体应用实例研究中,以上控制和辨识方案被用于交直流传动系统的速度控制及交流传动系统的励磁控制.由于Hopfield 神经网络的自适应特性,使这两种控制器对传动系统某些参数变化具有一定的鲁棒性.对于对控制结果影响较大的参数,运用所提出的基于Hopfield 神经网络的参数辨识方案,使在线辨识的传动系统参数用于控制器的自适应调整,使速度跟踪控制性能有了很大的提高,得到了具有很强鲁棒性和自适应性能的双神经网络传动控制系统.6 结语神经网络的本质特性提供了在具有非线性和参数时变特性的系统控制中应用的广泛前景.它在控制系统中的应用类型主要是面向系统辨识和自适应控制器的设计,且几乎覆盖了系统控制理论研究的绝大多数问题.在这些问题的解决方案中,并不是简单地替代原有控制器,而是使神经网络固有的非线性映射模拟机制、信息的并行分布处理机制、学习和自适应能力等优良特性融入其中,使常规的控制器性能有一个本质上的提高.在研究中,采用了反馈型神经网络(Hopfield 神经网络),该种网络结构下,各神经元输出的稳定值能满足所定义的控制和辨识目标.另外,该种网络对特定控制问题求解的动态过程本身也是可以利用的.参考文献:[1] 焦李成.神经网络系统理论[J].西安:西安电子科技大学出版社,1990.[2] 高为炳,冯纯伯,吴沧浦,等.国家教委科技委员会第二届第二次自动控制学科组专题报告[J].控制理论与应用,1994,11(1):99-128.11(2):216-255.[3] 郑应平.控制科学面临的挑战)))专家意见综述[J].控制理论与应用,1987,4(3):1-8.[4] 黄 琳.控制理论发展过程的启示[J].系统工程理论与实践,1990,9(6):17-23.[5] 黄苏南,邵惠鹤,张仲俊.智能控制的理论和方法[J].控制理论与应用,1994,11(4):386-395.[6] Hunt K J.Neural netw orks for control systems )))A s urvey[J].Automatica,1992,28(6):1083-1112.[7] Ri chard E,Nordgren.An analytical comparison of a neural netw ork and a mode-l based adaptive controller[J].IEEE T rans on NN,1993,4(4):685-694.[8] Raol J R.Neural 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反馈神经网络的动态行为研究
反馈神经网络的动态行为研究反馈神经网络的动态行为研究摘要：反馈神经网络是一种具有自我调节能力和动态行为的神经网络模型。
它能够根据外部输入和反馈信号来调整自身的参数和结构，从而实现复杂的信息处理和学习任务。
本文主要介绍了反馈神经网络的基本原理、结构和学习算法，并重点探讨了其动态行为的研究进展。
同时，分析了反馈神经网络在模式分类、时间序列预测和信号处理等领域的应用，并对未来的研究方向进行了展望。
1. 引言反馈神经网络是一种基于前馈神经网络模型的扩展，它引入了反馈连接，并利用反馈信号来调节网络的参数和结构。
相比于前馈神经网络，反馈神经网络不仅具有更强的非线性映射能力，还能够建模动态系统和时序信息。
因此，反馈神经网络在许多领域中得到了广泛的研究和应用。
2. 反馈神经网络的基本原理反馈神经网络由多个神经元组成，其中每个神经元接收来自其他神经元的输入，并生成输出信号。
不同于前馈神经网络，反馈神经网络中的神经元可以通过反馈连接接收自身的输出信号，这使得网络能够捕捉到动态行为和时序信息。
反馈神经网络的基本原理是通过反馈信号来更新网络的权重和阈值，使得网络输出能够逼近目标函数。
3. 反馈神经网络的动态行为研究3.1 反馈网络的稳定性分析稳定性是反馈神经网络的一个重要特性，对于保证网络的正常运行和学习起到关键作用。
研究者通过分析反馈网络的李雅普诺夫指数、局部稳定性和全局稳定性等指标来评估网络的稳定性。
在对反馈网络进行稳定性分析的基础上，研究者还提出了一些改进算法来提高网络的稳定性。
3.2 反馈网络的学习算法反馈神经网络中的学习算法主要包括误差反向传播算法和递归最小二乘算法。
误差反向传播算法是一种基于梯度下降的学习算法，通过计算误差信号在网络中的传播来调整网络的参数。
递归最小二乘算法是一种基于递归估计的学习算法，通过迭代计算和更新权重系数来实现网络的学习。
学习算法的选择对于网络的性能和学习效果具有重要影响，在实际应用中需要根据具体任务进行选择。
神经网络在控制系统中的应用研究
神经网络在控制系统中的应用研究近年来，随着科技的飞速发展，人工智能技术已经成为了众多领域的新宠儿。
在工业自动化方面，神经网络作为一种新兴的智能控制方法已经得到了广泛的应用。
本文将探讨神经网络在控制系统中的应用研究，从理论基础到实际应用进行详细介绍，希望能够为相关领域的读者提供一些有价值的思路和方法。
一、神经网络的理论基础神经网络可以看作是一种复杂的非线性映射模型，它的核心思想源自于人脑中的神经元，即信息处理和传递单元。
神经网络与传统的控制理论最大的不同在于其能够自适应地处理非线性问题。
基于神经网络的控制系统可以克服传统控制系统的固有不足，具有更强的稳定性、鲁棒性、自适应性和优化能力，可以更好地应对各种复杂微妙的问题。
二、神经网络在控制系统中的应用1. 神经网络在传统控制中的应用基于神经网络的控制有很好的适用性，尤其在不确定因素较多、难以建立数学模型的系统中表现更显著。
神经网络在传统控制中的应用主要分为三种方式：一是将神经网络作为传统控制的增量部分，来提升传统控制的精度；二是将神经网络与传统控制联合起来，组成混合控制器；三是使用纯神经网络控制法，不使用传统控制模型，将神经网络作为系统的控制器。
这些方法在实际应用中均取得了一定的成效。
2. 神经网络在模糊控制中的应用神经网络与模糊控制的结合也是许多研究者所关注的领域。
模糊控制对于不确定性、复杂性系统的控制具有非常好的适用性，而神经网络又可以用于解决模糊控制中的不确定性问题。
通过将神经网络的非线性映射能力与模糊控制理论结合，可以建立一种新的模糊控制器，想必大大提高控制系统的稳定性和鲁棒性。
3. 神经网络在智能控制中的应用基于神经网络的智能控制是万能近似器，具有复杂系统建模能力的先进控制方法。
它可以处理不确定性、复杂性和非线性的问题，可用于控制许多实际应用中的非线性系统，例如机器人、飞行器、汽车等。
同时，还以贝叶斯网络、遗传算法和粒子群等方法相结合，提升智能控制在实际应用中的效果，使控制系统得到更好的稳定性和自适应能力。
基于RBF神经网络的动态矩阵控制算法
第28卷总第68期 西北民族大学学报(自然科学版)Vol.28,No.4 2007年12月 Journal of No r th w est U n iver sity f o r N a tiona lities(Nat ural Science)Dec,2007基于RB F神经网络的动态矩阵控制算法王彩霞(西北民族大学电气工程学院,甘肃兰州730030)[摘 要]利用RB F网络对DMC算法进行结构上的改进,并用RBF网络的逼近性能建立预测模型,提出一种基于RBF神经网络建模的动态矩阵控制算法,并用该算法对典型的时滞系统进行仿真试验,结果表明该算法具有较高的控制精度和响应速度1[关键词]RBF神经网络;动态矩阵控制;时滞系统[中图分类号]O231;T B114.2 [文献标识码]A [文章编号]1009-2102(2007)04-0001-04由于工业过程中所涉及的复杂对象,很难保证到对象精确的数学模型,因此基于严格的数学模型在现代控制理论的综合方法使用中受到了很大的限制1动态矩阵控制[1](DMC)是一种基于非参数模型的预测控制,它以被控对象的实际阶跃响应为基础,适用于渐近稳定的线性对象,它无需知道系统传统的精确数学模型,并能将系统控制到较高的精度,重要的是它具有较强的鲁棒性,非常适用于时滞系统的控制;而神经网络具有较强的自学习、自适应能力,特别是径向基函数网络(RB F网络)是一类结构简单、收敛速度快的前向型网络,它具有全局逼近的性能,同时RB F神经网络不存在局部收敛问题.正是基于RB F网络的上述优点,本文选用RB F网络对DMC算法进一步进行结构上的改进,利用RBF网络的逼近性能建立预测模型,提出了一种基于RBF神经网络建模的动态矩阵控制算法,进一步提高控制性能11 径向基神经网络(RB F)[2]径向基函数神经网络一般用高斯函数(G aussian Function)作基,该网络具有逼近精度高、表示形式简单、隐层到输出层为线性关系、收敛速度快等特点1高斯函数神经网络是一种三层前向网络,第一层为输入层,由信号源节点组成,第二层为隐含层,其节点数的多少由具体问题确定,第三层为输出层1从输入空间到隐含空间的变换是非线性的,从隐含空间到输出空间的映射是线性的,隐含层的变换函数为高斯函数,它是一种对中心点径向对称且衰减、非负的非线性函数1其网络图及输入输出变量关系如下:控制、预测控制1[收稿日期]2007-09-30[基金项目]校级青年教师项目,项目名称为《大时滞系统的智能预测控制算法研究》11974[作者简介]王彩霞(—),女,河南荥阳人,研究方向为智能 输入层:x=[x1x2…x N]T隐含层输出:h j(x)=exp-‖x-c j‖22S2j=exp-(x1-c j1)2+…+(x N-c jN)22S2j,(j=1,2,…,M)1网络输出:y(x)=∑M i=1w j h j(x)12 径向基神经网络(RB F)建模RBF网络预测控制中,首先用RBF神经网络建立受控对象的模型作为预测模型,RB F网络的输入输出维数决定于受控对象的输入输出变量数,即取网络输入向量为:x(k)=[x1(k),x2(k),…,x N(k)]T=[y(k),y(k-1),…,y(k-n),Δu(k),Δu(k-1),Δu(k-m)]T,隐含层输出为:h j(x)=exp-‖x-c j‖22S2j=exp-(x1-c j1)2+…+(x N-c jN)22S2j,(j=1,2,…,M)1网络输出为:y m(k+1)=∑M j=1w j(k)h j[x(k)];定义目标函数为:E m=12[y(k+1)-y m(k+1)]21如果用梯度下降法来调整,则应有如下的调整公式:w j(k+1)=w j(k)-αj5E m5w j(k)=w j(k)+αj[y(k+1)-y m(k+1)]h j(k)1尽管高斯函数神经网络是一种通过调整连接权(局部)逼近的网络,实践中我们发现,高斯函数的形状参数和中心向量对网络输出影响很大,在它们固定不变的前提下,只有当输入落在中心向量附近时,才对输出有影响1而形状参数和中心向量往往人为选定,随机性大,所以,单靠调整连接权系数来逼近非线性,有时会出现收敛时间过长,逼近精度差的现象1为解决这个问题,提出增加调整基函数中心向量和形状参数的做法,它既不增加隐层神经元数目,又可提高逼近速度和精度1按梯度下降方法,给出下面的调整公式:c j(k+1)=c j(k)-βj5E m5c j(k)=c j(k)+βj[y(k+1)-y m(k+1)]5y m(k+1)5h j(k)5h j(k)5c j(k)=c j(k)+βj[y(k+1)-y m(k+1)]w j(k)h j(k)(x-c j(k))/s2j1s j(k+1)=s j(k)-γj5E m5s j(k)=s j(k)+γj[y(k+1)-y m(k+1)-y m(k+1)]5y m(k+1)5h j(k)5h j(k)5s j(k)=s j(k)+γ[y(k+1)-y m(k+1)]w j(k)h j(k)h j(k)x-c j(k)2/s2j1利用RB F神经网络对时滞系统进行辨识,MA TLAB仿真图如下:图 有干扰时RB F网络对时滞系统阶跃响应的辨识 图 有噪声时RB F神经网络对时滞系统的辩识12由图可见即使在带有白噪声和随机干扰的情况下,RBF神经网络仍然能对时滞系统进行良好的辨识,故可以利用RBF神经网络对时滞系统进行建模13 基于RB F神经网络建模的DMC算法根据DMC算法的特点和步骤,结合RB F神经网络建模,用RB F神经网络的输出作为动态矩阵控制中的预测模型的输出,时滞系统的智能DMC算法步骤如下:1)检测对象单位阶跃响应,确定系统的时滞;2)初始化RBF神经网络,初始化网络权系数、中心向量和形状参数,确定RB F网络隐含层节点中心和归一化系数(形状参数);3)合理确定控制参数P,M,Q和加权阵R,h,初始化ym,y,u,e14)根据动态矩阵控制率计算控制增量Δu[1],并送控制对象和神经网络模型输入端;5)求y m(k+1),采样y d(k+1),y(k+1),并计算e(k+1)=y(k+1)-y m(k+1);6)调整辨识网络的权系数、中心向量和形状参数;7)k→k+1,移位处理u(k),y(k),y m(k)后,转步骤4)14 仿真温度控制是工业生产中典型的过程控制问题,对温度准确的测量和有效的控制是一些设备优质高产、低耗和安全生产的重要指标1根据控制对象———电加热炉的特性:近似为纯滞后及一阶环节相串联的对象,同时考虑到控制参数无法精确测得,而且这些参数本身就是时变的,采用PID控制无法得到满意的控制效果,所以我们采用了动态矩阵控制(DMC)1假设被控对象是工业过程中普遍存在的一阶惯性加滞后系统[3],传递函数如下:G p(s)=K pT p s+1e-ds,其中K p=2,T p=4,d=4,用本文中提出的基于RB F网络的DMC算法进行仿真试验,仿真结果如下:图3 不同时滞时系统的智能DMC控制 图4 不同开环增益时系统的智能DMC控制由以上图中系统的响应曲线可以看出,采用本文中提出的算法对时滞系统进行控制后,由于模型精度提高,即预测输出更加准确,从而系统的动态响应过程上升速度加快,稳态误差为零而且动态误差减小过程明显加快,而且在开环增益变大以及系统时滞增加时仍然能保持很好的动、静态性能,可以获得较好的控制效果1参考文献:[1]席裕庚1预测控制[M]1北京:国防工业出版社,1993.[2]诸静等1智能预测控制及其应用[M]1杭州:浙江大学出版社,2000,12.[3]金以慧1过程控制[M]1北京:清华大学出版社,1993.Dynamic Matr ix Contr olAlgor ithm ba sed on RBF N eural N et w or kWANG Ca i-xia(Electrical Engineering College of Nort hwest Univer s ity of Northwest University for Nationalities,G a nsu Lanzhou 730030,China)[Abstract]Radial Basis Function Neural Net w ork(RB FNN)is adapt ed to improve t he st ruct ure of Dy2 namic Mat rix C ont rol(DMC)algori thm in t his i ng t he propert y of approximation of t he RBFNN to obt ain t he predictive model,an improved DMC algorit hm is proposed and applied to cont rol t ypical time -delay system t hrough simulat ion.The si mulati ng result s have shown t hat t he i mproved algorit hm has hi gher c ont rol accuracy and higher response speed than t hose of t he t radit ional algorit hm.[K ey w ords]RB F Neural Network;Dynamic Mat rix Cont rol;ti me-delay system。
基于动态神经网络的控制策略优化研究
基于动态神经网络的控制策略优化研究第一章：引言动态神经网络作为一种模拟人脑神经系统的计算模型，在控制领域具有广泛的应用前景。
控制策略的优化是提高动态神经网络控制系统性能的关键。
然而，由于动态神经网络具有高度非线性、时变性和复杂性，控制策略的优化研究面临着很大的挑战。
本章将对基于动态神经网络的控制策略优化研究进行综述，并介绍本文的研究目的和意义。
第二章：动态神经网络及其控制模型2.1 动态神经网络的基本原理2.2 动态神经网络的基本结构2.3 动态神经网络的控制模型第三章：控制策略优化方法综述3.1 遗传算法优化方法3.2 粒子群算法优化方法3.3 免疫算法优化方法3.4 模糊控制理论在控制策略优化中的应用第四章：基于动态神经网络的控制策略优化研究4.1 基于遗传算法的控制策略优化4.2 基于粒子群算法的控制策略优化4.3 基于免疫算法的控制策略优化4.4 基于模糊控制的策略优化第五章：基于动态神经网络的控制策略优化实例研究5.1 实例一：基于遗传算法的动态神经网络控制策略优化5.2 实例二：基于粒子群算法的动态神经网络控制策略优化5.3 实例三：基于免疫算法的动态神经网络控制策略优化5.4 实例四：基于模糊控制的动态神经网络控制策略优化第六章：优化结果和讨论6.1 优化结果的分析与评估6.2 不同优化方法的比较与对比6.3 实验结果的可行性与有效性讨论第七章：结论与展望7.1 研究工作总结7.2 研究结果的意义与贡献7.3 研究展望与不足之处第八章：参考文献通过对动态神经网络的基本原理和控制模型的介绍，我们从基本的控制策略优化方法出发，综述了遗传算法、粒子群算法、免疫算法和模糊控制等常用的优化方法在动态神经网络控制系统中的应用。
在此基础上，我们进行了基于不同优化方法的实例研究，比较了它们的优缺点和性能差异。
最后，我们对实验结果进行了评估和讨论，总结了本文的研究成果和展望了未来的研究方向。
通过本文的研究，我们可以得出基于动态神经网络的控制策略优化在提高控制系统性能方面具有巨大潜力。
神经网络控制技术研究
神经网络控制技术研究近年来，神经网络控制技术在工业生产、物流、医疗、交通等领域得到越来越广泛的应用。
神经网络控制技术利用人工神经网络的能力，实现自动化与智能化控制，提高了生产效率和精确度。
本文将就神经网络控制技术的研究现状、应用现状和未来发展趋势进行探讨。
一、神经网络控制技术的研究现状神经网络控制技术涉及的主要研究方向有：神经网络的建模、控制策略的设计、参数调整、控制器实现等。
其中，神经网络的建模是实现神经网络控制技术的关键之一，它主要是利用神经网络的反馈机制，对实时数据进行学习与分析。
而控制策略的设计则是针对不同的工业生产、交通运输和物流等问题，进行控制策略的设计，以保证系统的稳定性和精确度。
当前，神经网络控制技术的主要研究方向有两个：一是对神经网络控制器内部结构的进一步优化，以减少神经网络控制器在运行过程中的计算量；二是对神经网络控制器和其他控制器进行融合，以实现控制系统的整体化控制。
此外，越来越多的研究者将注意力集中在深度学习算法的研究上，以期通过神经网络控制技术实现面向未来的智能自主控制。
二、神经网络控制技术的应用现状神经网络控制技术在工业生产、物流、交通等领域得到越来越广泛的应用。
例如，在工业生产中，神经网络控制技术可以结合传感器数据，实现对设备的智能化控制，提高了生产效率和品质。
在物流领域，神经网络控制技术可以运用于智能货架、智能库房等场景，有效提高了物流管理的效率。
同时，神经网络控制技术在交通领域也有着广泛的应用。
例如，神经网络控制技术可以利用传感器数据，实现交通信号灯的智能化控制，减少道路拥堵现象。
目前，神经网络控制技术的应用场景也在不断拓展。
例如，在医疗领域，神经网络控制技术可以运用于辅助医生进行体质评估、病情分析等方面，提高了医疗诊断的精准度。
此外，神经网络控制技术还可以运用于智能家居、智能农业等领域。
可以预见，随着神经网络控制技术不断发展，它的应用场景也将越来越广泛。
三、神经网络控制技术的未来发展趋势对于神经网络控制技术未来的发展趋势，研究者们提出了众多的看法。
基于神经网络输出反馈的动态矩阵控制研究
clear all;close all;xite=0.50;alfa=0.05;w2=rand(6,1);w2_1=w2;w2_2=w2;w1=rand(2,6);w1_1=w1;w1_2=w1;dw1=0*w1;x=[0,0]';u_1=0;y_1=0;I=[0,0,0,0,0,0]';Iout=[0,0,0,0,0,0]';FI=[0,0,0,0,0,0]';ts=0.001;for k=1:1:1000time(k)=k*ts;u(k)=0.50*sin(3*2*pi*k*ts);a(k)=1.2*(1-0.8*exp(-0.1*k));y(k)=a(k)*y_1/(1+y_1^2)+u_1;for j=1:1:6I(j)=x'*w1(:,j);Iout(j)=1/(1+exp(-I(j)));endyn(k)=w2'*Iout;e(k)=y(k)-yn(k);w2=w2_1+(xite*e(k))*Iout+alfa*(w2_1-w2_2); for j=1:1:6FI(j)=exp(-I(j))/(1+exp(-I(j)))^2;endfor i=1:1:2for j=1:1:6dw1(i,j)=e(k)*xite*FI(j)*w2(j)*x(i);endendw1=w1_1+dw1+alfa*(w1_1-w1_2);x(1)=u(k);x(2)=y(k);w1_2=w1_1;w1_1=w1;w2_2=w2_1;w2_1=w2;u_1=u(k);y_1=y(k);endfigure(1);plot(time,y,'r',time,yn,'b');xlabel('times');ylabel('y and yn');grid onts=0.1;for k=1:1:200time(k)=k*ts;u(k)=1;a(k)=1.2*(1-0.8*exp(-0.1*k));y(k)=a(k)*y_1/(1+y_1^2)+u_1;for j=1:1:6I(j)=x'*w1(:,j);Iout(j)=1/(1+exp(-I(j)));endyn(k)=w2'*Iout;e(k)=y(k)-yn(k);w2=w2_1+(xite*e(k))*Iout+alfa*(w2_1-w2_2); for j=1:1:6FI(j)=exp(-I(j))/(1+exp(-I(j)))^2;endfor i=1:1:2for j=1:1:6dw1(i,j)=e(k)*xite*FI(j)*w2(j)*x(i);endendw1=w1_1+dw1+alfa*(w1_1-w1_2);x(1)=u(k);x(2)=y(k);w1_2=w1_1;w1_1=w1;w2_2=w2_1;w2_1=w2;u_1=u(k);y_1=y(k);y0(k)=yn(k);endTs=5;N=200;P=25;m=20;Sv=10;yg_1=0;A=zeros(P,m);a=zeros(N,1);for i=1:Na(i)=y0(i);endfor i=1:Pfor j=1:mif i-j+1>0A(i,j)=a(i-j+1);endendendK=inv(A'*A+eye(m))*A';y=zeros(N,1);u=zeros(N,1);e=zeros(N,1);A0=zeros(P,N-1);for i=1:Pfor j=N-2:-1:1if N-j+1+i-1<=NA0(i,j)=a(N-j+1+i-1)-a(N-j+i-1);elseA0(i,j)=0;endendA0(i,N-1)=a(i+1);endfor k=2:NUk_1=zeros(N-1,1);for i=1:N-1if k-N+i<=0Uk_1(i)=0;elseUk_1(i)=u(k-N+i);endendY0=A0*Uk_1;a(k)=1.2*(1-0.8*exp(-0.1*k));yg(k)=a(k)*y_1/(1+y_1^2)+u_1;u_1=u(k);yg_1=yg(k);e(k)=y(k)-yg(k);Ysk=zeros(P,1);for i=1:PYsk(i)=Sv;endEk=zeros(P,1);for i=1:PEk(i)=0.1*i*e(k);enddertu=K*(Ysk-Y0-Ek);for i=1:mif k+i-1<=Nu(k+i-1)=u(k+i-1-1)+dertu(i);endendtemp=0;for j=1:N-1if k-j<=0temp;elseif k-j-1<=0temp=temp+a(j)*u(k-j);elsetemp=temp+a(j)*(u(k-j)-u(k-j-1));endendendif k-N<=0y(k)=temp+e(N);elsey(k)=temp+a(N)*u(k-N)+e(N);endendt=Ts.*(1:N);figure(3);subplot(2,2,1);plot(t,y,'b',t,yg,'r');legend('预测输出曲线');title('输出曲线');xlabel('Time')ylabel('振幅')grid onsubplot(2,2,2);plot(t,u ,'g');legend('控制作用u')title('控制作用');xlabel('Time')ylabel('振幅')grid onxite=0.50;alfa=0.05;w2=rand(10,1);w2_1=w2;w2_2=w2;w1=rand(6,10);w1_1=w1;w1_2=w1;dw1=0*w1;u_1=0;y_1=0;I=zeros(10,1);Iout=zeros(10,1);FI=zeros(10,1);x=[0,0,0,0,0,0]';for k=3:Nx(1)=yg(k);x(2)=yg(k-1);x(3)=yg(k-2);x(4)=u(k);x(5)=u(k-1);x(6)=u(k-2);for j=1:1:10I(j)=x'*w1(:,j);Iout(j)=1/(1+exp(-I(j)));endy(k)=w2'*Iout;e1(k)=y(k)-yg(k);w2=w2_1-(xite*0.1*e1(k))*Iout+alfa*(w2_1-w2_2); for j=1:1:10FI(j)=exp(-I(j))/(1+exp(-I(j)))^2;endfor i=1:1:6for j=1:1:10dw1(i,j)=e1(k)*xite*FI(j)*w2(j)*x(i);endendw1=w1_1+dw1+alfa*(w1_1-w1_2);w1_2=w1_1;w1_1=w1;w2_2=w2_1;w2_1=w2;endt=Ts.*(1:N);figure(2);plot(t,y,'r',t,yg,'b');xlabel('times');ylabel('y and yg');grid onfor k=3:NUk_1=zeros(N-1,1);for i=1:N-1if k-N+i<=0Uk_1(i)=0;elseUk_1(i)=u(k-N+i);endendY0=A0*Uk_1;a(k)=1.2*(1-0.8*exp(-0.1*k));yg(k)=a(k)*y_1/(1+y_1^2)+u_1;u_1=u(k);yg_1=yg(k);Ysk=zeros(P,1);for i=1:PYsk(i)=Sv;endEk=zeros(P,1);for i=1:PEk(i)=0.1*i*e(k);enddertu=K*(Ysk-Y0-Ek);for i=1:mif k+i-1<=Nu(k+i-1)=u(k+i-1-1)+dertu(i);endendtemp=0;for j=1:N-1if k-j<=0temp;elseif k-j-1<=0temp=temp+a(j)*u(k-j);elsetemp=temp+a(j)*(u(k-j)-u(k-j-1));endendendif k-N<=0y(k)=temp;elsey(k)=temp+a(N)*u(k-N);endfor j=1:1:10I(j)=x'*w1(:,j);Iout(j)=1/(1+exp(-I(j)));endyn(k)=w2'*Iout;e(k)=y(k)-yn(k);x(1)=yg(k);x(2)=yg(k-1);x(3)=yg(k-2);x(4)=u(k);x(5)=u(k-1);x(6)=u(k-2);endt=Ts.*(1:N);figure(3);subplot(2,2,3);plot(t,y,'b',t,yg,'r');legend('预测输出曲线');title('输出曲线');xlabel('Time')ylabel('振幅')grid onsubplot(2,2,4);plot(t,u ,'g');legend('控制作用u')title('控制作用'); xlabel('Time') ylabel('振幅') grid on。
神经网络与矩阵的组合算法研究
神经网络与矩阵的组合算法研究一、神经网络神经网络是一种由多个节点（神经元）组成的非线性模型。
这些节点将输入信号进行加权并输出，形成一个网络。
神经网络可以用于分类、回归、聚类等任务，并在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了重要进展。
1.1 基本结构神经网络的基本结构包括输入层、隐藏层、输出层。
输入层接受外界输入，隐藏层对输入进行加工处理并传递给输出层，输出层输出最终结果。
1.2 激活函数激活函数是神经网络中的非线性函数，用于将神经元的输出转换为非线性形式。
常见的激活函数包括sigmoid函数、ReLU函数、tanh函数等。
1.3 反向传播算法反向传播算法是一种求解神经网络误差的算法。
通过将误差反向传播给各个神经元，并根据误差大小调整各个神经元之间的权重，以改进网络预测能力。
二、矩阵矩阵是一种由数值排列而成的矩形阵列。
在数学、物理、工程等领域中广泛使用，可以用于表示线性方程组、运动学方程、图像等。
2.1 基本操作在矩阵中，常见的基本操作包括加减乘除、转置、求逆等。
这些操作在求解线性方程组、矩阵分解等问题中有着广泛应用。
2.2 特殊矩阵特殊矩阵是指满足某些特殊条件的矩阵，如单位矩阵、对称矩阵、正定矩阵等。
这些特殊矩阵有着独特的性质和应用。
三、神经网络与矩阵的组合算法神经网络与矩阵的组合算法是指将矩阵算法应用于神经网络训练和预测过程中，以提升网络的性能。
这种组合算法包括了基于梯度下降的优化方法、基于矩阵分解的深度学习方法等。
3.1 基于梯度下降的优化方法基于梯度下降的优化方法是指在神经网络训练过程中，通过计算误差函数的梯度并以此更新各个神经元之间的权重，以最小化误差函数。
这个过程可以转化为矩阵运算，加速计算过程。
3.2 基于矩阵分解的深度学习方法基于矩阵分解的深度学习方法是指通过将神经网络中的权重矩阵分解为多个小矩阵，以减少训练过程中的复杂度。
这种方法可以将矩阵分解和神经网络集成在一起，使网络训练更加高效。
TORA系统的自适应神经网络输出反馈控制
TORA系统的自适应神经网络输出反馈控制张静;孙强;关婷婷【摘要】针对欠驱动的带有激励的平移振荡器(TORA),应用泰勒级数展开法,将系统的动力学模型转换成带有匹配不确定项和零动态建模误差的线性化模型,对零动态建模误差提出了一定的约束.采用复合控制策略,由线性控制器和自适应控制器分别镇定系统的线性部分和匹配不确定项,利用观测器获得状态估计,通过反馈系统在线调节神经网络的权重值,实现TORA系统的输出反馈控制.仿真结果表明所提方法简单有效.【期刊名称】《哈尔滨理工大学学报》【年(卷),期】2015(020)006【总页数】5页(P83-87)【关键词】带有激励的平移振荡器;神经网络;零动态;观测器【作者】张静;孙强;关婷婷【作者单位】哈尔滨理工大学自动化学院,黑龙江哈尔滨150080;哈尔滨理工大学自动化学院,黑龙江哈尔滨150080;哈尔滨理工大学自动化学院,黑龙江哈尔滨150080【正文语种】中文【中图分类】TP273带有旋转激励的平移振荡器(translatfonal oscillators with rotating actuator,TORA)是四阶非线性系统,由一个未驱动的平移振荡器和驱动的转动小球组成,作为非线性系统的基准,经常用于检验低阶非线性动力学系统的控制设计．近几年,对TORA系统的研究取得了较好成果,Avis 等[1]依据能量的混合控制方案,将几个 TORA 串联起来,得到多个TORA 系统的同时稳定控制．Wan等[2]将系统转化为部分反馈形式的级联非线性系统,通过Backstepping方法实现TORA系统的全局渐近稳定控制．D.Karagiannisa等[3]利用降维观测器和标准Backstepping的结合,并通过小增益定理,设计出只依靠转动位移的输出反馈控制器来镇定TORA系统．高丙团等[4]从能量的角度出发,证明了系统的无源特性,通过李亚普诺夫稳定性定理得到只需要反馈系统驱动自由度状态变量的控制器,最大限度的减少了对系统的约束条件．随着神经网络技术的日益发展,基于神经网络的输出反馈控制研究已有了一些报道,但对于不确定系统的这些成果和方法大多是基于高增益观测器,使用了自适应零观测器,并通过引理构造一个SPR转换函数[5]．虽然神经网络逼近作用可以放宽系统模型的约束条件,但是前提为采用状态反馈设计[6-8]．本文提出基于自适应神经网络的输出反馈镇定方法,只要求非线性系统有一个逼近的线性模型,最大程度上减少了条件的束缚,为非线性控制提供新的方法和途径．TORA系统包含弹簧、小车和小球,在水平面内小车和弹簧作一维运动,在控制转矩作用下小球作水平转动,如图1所示．图中M为小车质量,m为小球质量, k为弹簧倔强系数,τ为控制转矩,θ为小球逆时针转动角度,r为转动半径,设小车平移位置为x,小球转动惯量为I,TORA系统动力学模型由拉格朗日方程[4]可得取状态变量这里输入为控制转矩,即u=τ,则由式(1)可写出TORA系统的非线性状态方程对于式(2)中f(z,η,u)项,有不等式成立,可以说明光滑函数fn在紧集U={(z,η,u)|z∈Ωz,η∈Ωη,u∈R}上是严格正定的．系统(2)的零动态为针对式(3)的零动态建模误差,这里取平衡点为原点,对式(2)系统进行泰勒级数展开,从而得到TORA系统的线性化状态空间表达式式(4)中Δ(z,η,u)为匹配不确定项,Δη(z1,η)为零动态建模误差或非匹配不确定项,分别为ka[φ-1(z1)cosz1-φ-1(0)]η1-a2b[φ-1(z1)sinz1cosz1-φ-1(0)z1]}Δη(z,η)=c(sinz1-z1).这里假设非匹配不确定项受一个二次曲线项约束,即通过分析不难看出,TORA属于欠驱动系统,小车位置和小球摆角需要同时控制,因此以下通过复合控制来实现．TORA系统的复合控制框图如图2所示,图中TDL为多分头时延单元,作用是形成输入信号,信号进入TDL后,能够产生不同滞后拍数的输出信号到网络,从而使网络具有动态特性．定义状态向量ξ=[z1,z2,η1,η2]T,引入复合控制律由式(6)和式(4)可得TORA系统的矩阵表达形式为当时,存在满足Riccati方程给出线性控制律为将式(10)代入式(8)得到(A-B1Kc)TP1+P1(A-B1Kc)+Q1=0.由式(5)可得1系统(7)是可观测的,Δ(z,η,u)可用输入输出的离散形式逼近,即理想常数权重W*和V*可定义为}.由于Δ(z,η,u)是用多层感知器来逼近的,所以取自适应控制律为自适应神经网络控制项uad的权重自适应律为≤2mMW+ε1M.为实现式(15)的权重自适应律,给出线性状态估计如下定义增广状态变量..在仿真中,MLP网络环节由输入层、隐含层、输出层三部分组成,这里的隐含层包含5个神经元.选取学习率分别为γw=γV=0.2,γφ=1,采用正切双曲函数为变换函数,时间间隔为Td=10s,kw=kV=5．系统参数分别为:I=0.0002 175kg/m2,M=1.360 8 kg,m=0.096 kg,r=0.059 2 m,k=186.3 N/m,设定初始状态为η1(0)=0.01，η2(0)=0，z1(0)=0.5，z2(0)=0．采用本文基于自适应神经网络的复合控制器对TORA系统进行输出反馈控制,并与Backstepping控制作比较,小车位移和小球转角响应曲线如图3所示．图中实线为基于自适应神经网络的复合控制曲线,虚线为Backstepping控制曲线．仿真结果表明,在对位移的控制中,实线在6 s时已经快速收敛到稳定状态,而虚线收敛较慢,在9 s才稳定;在对转角的控制中,实线在12 s达到稳定,而虚线在8 s后已经基本达到稳定,虽然实线的上下波动大,收敛速度较虚线慢,但最终还是趋于稳定;说明利用本文所提控制器,不仅可以使系统的转角达到稳定,而且可以使得位移的响应收敛速度较Backstepping控制方法更快,超调更小,而对于转角响应速度还需要进一步的改进．图4给出了自适应神经网络的复合控制时,匹配不确定扰动项的跟踪结果,从图中可看出,采用本方法的学习速度是很快的,不到3 s就可以跟踪扰动,并且它的逼近能力很强,跟踪误差信号趋向于0,匹配不确定性的消除效果良好．图5给出了权重的变化范围,可知神经网络的权重最终收敛于一个稳定的范围．本文针对欠驱动的带有激励的平移振荡器TORA系统提出了一种自适应输出反馈镇定方法,要求系统的零动态建模误差有一定的约束,而对系统的其他条件并无要求．从仿真结果来看,虽然与Backstepping方法相比转角θ的收敛速度较慢,但在几秒内最终还是达到稳定．而从位移响应曲线、跟踪扰动曲线和权重变化曲线来看,本文的复合控制器要比Backstepping方法的镇定效果好．复合控制器构造简单,可以应用到不确定、非仿射非线性系统．。
基于神经网络的复合控制算法研究——哈尔滨理工大学学士学位论文
基于神经网络的复合控制算法研究——哈尔滨理工大学学士学位论文摘要本文从实际出发，以加热炉为研究对象，对受随机因素干扰的、具有大惯性、纯滞后的非线性分布参量的随机过程进行了研究。
文中着重研究了神经网络、模糊理论和PID控制的融合方式及其可行性，介绍了一种复合式控制方案——神经网络模糊PID控制算法，并将此算法与PID控制进行了仿真比较。
结果表明，在超调量、稳态误差和抗干扰性等方面，此算法都优于传统的PID控制。
加热炉的温度控制属于典型的过程控制，因此我们首先想到的控制方案就是采用传统的比例积分微分（PID）调节器进行控制。
根据被控对象的不同，适当地调整PID参数，可以获得比较满意的控制效果。
然而，由于PID算法只是在系统模型参数为非时变的情况下，才能获得理想的效果。
当一个调整好参数的PID 控制器被应用到模型参数时变系统时，系统性能会变差。
因此这种控制作用无法从根本上解决动态品质和稳态精度的矛盾。
本文所介绍的基于神经网络的复合控制算法，具有实时性强、抗干扰性好、控制精度高的优点，可应用于实际工业过程。
在模糊控制中，模糊推理相当于对一种输入输出关系的映射，输入为前提，输出经非模糊化后即为推理的结果输出。
利用神经网络的任意函数映射功能，就可以实现模糊推理，实现PID参数在线调整。
综上可见，神经网络模糊PID控制必将有广阔的应用前景。
关键词神经网络；模糊控制；PID控制；MATLABThe Research of the Composite Control Arithmetic Based on Neutral Network AbstractIn view of practical use, taking the stove as object, the thesis studies the casual process of nonlinear and distributed parameter with big inertia, pure lag and casual disturbance. The feasibility and the form of combining neural network and fuzzy theory with PID control are discussed. The theory of compound control-fuzzy-PID control based on neutral network is put forward. In addition, comparison among the compound control and the PID control is introduced. The result indicates that this control arithmetic is superior to others in aspect of overshoot, steady-state error, anti-jamming etc.The temperature control of the stove is type of process control. So the control method first coming into our mind is the conventional PID control using PID adjustor. Then satisfactory effect will come out, through adjusting the PID parameter properly for the specific object. However, we can get the ideal effect only on the condition that the parameter of the system model is time-invariant .when a parameter is used to a time-variant system, the performance will become bad. So this control can not solve the conflict between dynamic quality and static precision.The compound control arithmetic introduced in this text is based on neutral network, and has the feature of real-time, good anti-jamming, high precision. So it can be used in practical industry process. In the case of fuzzy control, fuzzy- I -premises, and the output fuzzed up is result of reasoning using the neural networks .Through the mapping function of the ether function. The fuzzy reasoning can be carried out and the PID parameter can be adjusted on line. Thus it can be seen that the neural-networks-fuzzy-PID control has wide application foreground without fail.Keywords neutral network; fuzzy control; PID control; MATLAB- II -摘要 (I)Abstract II第1章绪论11.1 课题背景11.2 自动控制的发展概况11.3 加热炉作为研究对象的特点 1第2章模糊控制与神经网络控制原理22.1 模糊控制的基本原理22.2 模糊控制器 22.2.1 模糊控制器的组成32.2.2 模糊条件句与模糊控制细则42.2.3 模糊化运算42.2.4 模糊控制中的几个基本运算操作52.2.5 数据库62.2.6 规则库72.2.7 模糊推理92.2.8 清晰化112.3 神经网络控制的基本原理112.3.1 神经网络基础 112.3.2 误差反向传播（BP）神经网络14第3章控制算法的比较183.1 单一的控制算法183.1.1 PID控制183.1.2 模糊控制193.1.3 神经网络控制 203.2 新型的复合控制算法21第4章新型复合控制算法的设计224.1 神经网络模糊PID控制算法224.1.1 模糊化模块234.1.2 BP神经网络模块234.1.3 PID控制器模块254.2 被控对象264.2.1 被控对象的选择264.2.2 滞后时间的识别274.2.3 用线性辨识方法在线估计系统的预报模型27 4.3 总的控制算法28第5章控制算法的仿真及结论29- III -5.1 引言295.2 仿真比较295.3 仿真结论33结论34致谢34参考文献34附录35千万不要删除行尾的分节符，此行不会被打印。
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clear all;close all;xite=0.50;alfa=0.05;w2=rand(6,1);w2_1=w2;w2_2=w2;w1=rand(2,6);w1_1=w1;w1_2=w1;dw1=0*w1;x=[0,0]';u_1=0;y_1=0;I=[0,0,0,0,0,0]';Iout=[0,0,0,0,0,0]';FI=[0,0,0,0,0,0]';ts=0.001;for k=1:1:1000time(k)=k*ts;u(k)=0.50*sin(3*2*pi*k*ts);a(k)=1.2*(1-0.8*exp(-0.1*k));y(k)=a(k)*y_1/(1+y_1^2)+u_1;for j=1:1:6I(j)=x'*w1(:,j);Iout(j)=1/(1+exp(-I(j)));endyn(k)=w2'*Iout;e(k)=y(k)-yn(k);w2=w2_1+(xite*e(k))*Iout+alfa*(w2_1-w2_2); for j=1:1:6FI(j)=exp(-I(j))/(1+exp(-I(j)))^2;endfor i=1:1:2for j=1:1:6dw1(i,j)=e(k)*xite*FI(j)*w2(j)*x(i);endendw1=w1_1+dw1+alfa*(w1_1-w1_2);x(1)=u(k);x(2)=y(k);w1_2=w1_1;w1_1=w1;w2_2=w2_1;w2_1=w2;u_1=u(k);y_1=y(k);endfigure(1);plot(time,y,'r',time,yn,'b');xlabel('times');ylabel('y and yn');grid onts=0.1;for k=1:1:200time(k)=k*ts;u(k)=1;a(k)=1.2*(1-0.8*exp(-0.1*k));y(k)=a(k)*y_1/(1+y_1^2)+u_1;for j=1:1:6I(j)=x'*w1(:,j);Iout(j)=1/(1+exp(-I(j)));endyn(k)=w2'*Iout;e(k)=y(k)-yn(k);w2=w2_1+(xite*e(k))*Iout+alfa*(w2_1-w2_2); for j=1:1:6FI(j)=exp(-I(j))/(1+exp(-I(j)))^2;endfor i=1:1:2for j=1:1:6dw1(i,j)=e(k)*xite*FI(j)*w2(j)*x(i);endendw1=w1_1+dw1+alfa*(w1_1-w1_2);x(1)=u(k);x(2)=y(k);w1_2=w1_1;w1_1=w1;w2_2=w2_1;w2_1=w2;u_1=u(k);y_1=y(k);y0(k)=yn(k);endTs=5;N=200;P=25;m=20;Sv=10;yg_1=0;A=zeros(P,m);a=zeros(N,1);for i=1:Na(i)=y0(i);endfor i=1:Pfor j=1:mif i-j+1>0A(i,j)=a(i-j+1);endendendK=inv(A'*A+eye(m))*A';y=zeros(N,1);u=zeros(N,1);e=zeros(N,1);A0=zeros(P,N-1);for i=1:Pfor j=N-2:-1:1if N-j+1+i-1<=NA0(i,j)=a(N-j+1+i-1)-a(N-j+i-1);elseA0(i,j)=0;endendA0(i,N-1)=a(i+1);endfor k=2:NUk_1=zeros(N-1,1);for i=1:N-1if k-N+i<=0Uk_1(i)=0;elseUk_1(i)=u(k-N+i);endendY0=A0*Uk_1;a(k)=1.2*(1-0.8*exp(-0.1*k));yg(k)=a(k)*y_1/(1+y_1^2)+u_1;u_1=u(k);yg_1=yg(k);e(k)=y(k)-yg(k);Ysk=zeros(P,1);for i=1:PYsk(i)=Sv;endEk=zeros(P,1);for i=1:PEk(i)=0.1*i*e(k);enddertu=K*(Ysk-Y0-Ek);for i=1:mif k+i-1<=Nu(k+i-1)=u(k+i-1-1)+dertu(i);endendtemp=0;for j=1:N-1if k-j<=0temp;elseif k-j-1<=0temp=temp+a(j)*u(k-j);elsetemp=temp+a(j)*(u(k-j)-u(k-j-1));endendendif k-N<=0y(k)=temp+e(N);elsey(k)=temp+a(N)*u(k-N)+e(N);endendt=Ts.*(1:N);figure(3);subplot(2,2,1);plot(t,y,'b',t,yg,'r');legend('预测输出曲线');title('输出曲线');xlabel('Time')ylabel('振幅')grid onsubplot(2,2,2);plot(t,u ,'g');legend('控制作用u')title('控制作用');xlabel('Time')ylabel('振幅')grid onxite=0.50;alfa=0.05;w2=rand(10,1);w2_1=w2;w2_2=w2;w1=rand(6,10);w1_1=w1;w1_2=w1;dw1=0*w1;u_1=0;y_1=0;I=zeros(10,1);Iout=zeros(10,1);FI=zeros(10,1);x=[0,0,0,0,0,0]';for k=3:Nx(1)=yg(k);x(2)=yg(k-1);x(3)=yg(k-2);x(4)=u(k);x(5)=u(k-1);x(6)=u(k-2);for j=1:1:10I(j)=x'*w1(:,j);Iout(j)=1/(1+exp(-I(j)));endy(k)=w2'*Iout;e1(k)=y(k)-yg(k);w2=w2_1-(xite*0.1*e1(k))*Iout+alfa*(w2_1-w2_2); for j=1:1:10FI(j)=exp(-I(j))/(1+exp(-I(j)))^2;endfor i=1:1:6for j=1:1:10dw1(i,j)=e1(k)*xite*FI(j)*w2(j)*x(i);endendw1=w1_1+dw1+alfa*(w1_1-w1_2);w1_2=w1_1;w1_1=w1;w2_2=w2_1;w2_1=w2;endt=Ts.*(1:N);figure(2);plot(t,y,'r',t,yg,'b');xlabel('times');ylabel('y and yg');grid onfor k=3:NUk_1=zeros(N-1,1);for i=1:N-1if k-N+i<=0Uk_1(i)=0;elseUk_1(i)=u(k-N+i);endendY0=A0*Uk_1;a(k)=1.2*(1-0.8*exp(-0.1*k));yg(k)=a(k)*y_1/(1+y_1^2)+u_1;u_1=u(k);yg_1=yg(k);Ysk=zeros(P,1);for i=1:PYsk(i)=Sv;endEk=zeros(P,1);for i=1:PEk(i)=0.1*i*e(k);enddertu=K*(Ysk-Y0-Ek);for i=1:mif k+i-1<=Nu(k+i-1)=u(k+i-1-1)+dertu(i);endendtemp=0;for j=1:N-1if k-j<=0temp;elseif k-j-1<=0temp=temp+a(j)*u(k-j);elsetemp=temp+a(j)*(u(k-j)-u(k-j-1));endendendif k-N<=0y(k)=temp;elsey(k)=temp+a(N)*u(k-N);endfor j=1:1:10I(j)=x'*w1(:,j);Iout(j)=1/(1+exp(-I(j)));endyn(k)=w2'*Iout;e(k)=y(k)-yn(k);x(1)=yg(k);x(2)=yg(k-1);x(3)=yg(k-2);x(4)=u(k);x(5)=u(k-1);x(6)=u(k-2);endt=Ts.*(1:N);figure(3);subplot(2,2,3);plot(t,y,'b',t,yg,'r');legend('预测输出曲线');title('输出曲线');xlabel('Time')ylabel('振幅')grid onsubplot(2,2,4);plot(t,u ,'g');legend('控制作用u')title('控制作用'); xlabel('Time') ylabel('振幅') grid on。