神经网络在控制中的应用ppt课件
控制系统中的神经网络控制方法
控制系统中的神经网络控制方法控制系统是指通过对被控对象进行监测和调节，以达到预定要求的系统。
而神经网络控制方法是指利用神经网络模型和算法对控制系统进行优化和改进的方法。
本文将介绍神经网络控制方法在控制系统中的应用以及其原理和优势。
一、神经网络控制方法的原理神经网络控制方法主要基于人工神经网络模型，它模拟了生物神经系统的结构和功能。
该模型由多个神经元组成，这些神经元相互连接并通过权重参数传递和处理信息。
其原理主要包括以下几个方面：1. 网络拓扑结构：神经网络控制方法中使用的神经网络有多种拓扑结构，如前馈神经网络、循环神经网络和自适应神经网络等。
这些网络结构可以灵活地应用于不同的控制问题。
2. 学习算法：神经网络通过学习算法来调整网络中神经元之间的连接权重，以逐步优化网络的性能。
常见的学习算法包括反向传播算法、遗传算法和模糊神经网络算法等。
3. 控制策略：神经网络控制方法可以基于不同的控制策略，如比例积分微分（PID）控制、模糊控制和自适应控制等。
通过在神经网络中引入相应的控制策略，可以实现对被控对象的精确控制和调节。
二、神经网络控制方法在控制系统中的应用1. 机器人控制：神经网络控制方法在机器人控制中有广泛应用。
通过将神经网络嵌入到机器人的控制系统中，可以实现对机器人运动、感知和决策等方面的智能控制。
这种方法能够提高机器人的自主性和适应性，使其能够更好地适应不同环境和任务的需求。
2. 工业过程控制：神经网络控制方法在工业过程控制中也得到了广泛应用。
通过利用神经网络对工业过程进行建模和优化，可以提高生产效率、降低能耗和减少故障率。
此外，神经网络控制方法还可以应用于故障诊断和预测维护等方面，提高工业系统的可靠性和稳定性。
3. 航天飞行器控制：神经网络控制方法在航天飞行器控制方面也有重要应用。
通过神经网络对航天飞行器的姿态、轨迹和轨道控制进行优化，可以提高飞行器的稳定性和导航精度，降低燃料消耗和飞行风险。
人工神经网络基础与应用-幻灯片(1)
4.4.2 根据连接方式和信息流向分类
反馈网络
y1 y2 ... y n 特点
仅在输出层到输入层存在反 馈，即每一个输入节点都有 可能接受来自外部的输入和 来自输出神经元的反馈，故 可用来存储某种模式序列。
应用
x 1 x 2 .... xn
神经认知机，动态时间序列 过程的神经网络建模
25
4.4.2 根据连接方式和信息流向分类
w ij : 从ui到xj的连接权值（注意其下标与方向）；
s i : 外部输入信号；
y i : 神经元的输出
18
4.3.2 人工神经元的激励函数
阈值型 f １ ０
分段线性型
f
f max k
f
Neit10
Nei t0 Nei t0
Net i
0
0NietNie0 t
fNiet kNietNie0tNie0tNietNi1 et
典型网络
回归神经网络（RNN）
x 1 x 2 .... xn
27
第4.5节 人工神经网络的学习
连接权的确定方法： （1）根据具体要求，直接计算出来，如Hopfield网络作 优化计算时就属于这种情况。 （2）通过学习得到的，大多数人工神经网络都用这种方 法。
学习实质： 针对一组给定输入Xp (p=1,2,…, N )，通过学习使网络动态 改变权值，从而使其产生相应的期望输出Yd的过程。
树 突
细胞核 突
触
细胞膜 细胞体
轴 突
来自其 它细胞 轴突的 神经末 稍
神经末稍
11
4.2.1 生物神经元的结构
突触：是神经元之间的连接 接口。一个神经元，通过其 轴突的神经末梢，经突触与 另一个神经元的树突连接， 以实现信息的传递。
现代控制工程第13章神经网络控制
13.3.2 BP学习算法
▪ 两个问题：
（1）是否存在一个BP神经网络能够逼近给定的样本或者函数。
（ 2）如何调整BP神经网络的连接权，使网络的输入与输出与 给定的样本相同。
1986年，鲁梅尔哈特（D. Rumelhart）等提出BP学习算法。
13.3.2 BP学习算法
1. 基本思想
目标函数：
x1
y1m
x2
y2m
x p1
y
m pm
13.3.2 BP学习算法
2. 学习算法
d y wikj1
k i
k 1 j
d y y u m ( i
m
i
)
si
fm
(
m)
i
——输出层连接权调整公式
d u d k i
fk (
k)
i
w k 1 k
l
li
l
——隐层连接权调整公式
13.3.2 BP学习算法
2. 学习算法
13.2 神经元与神经网络
13.2.1 生物神经元的结构
人脑由一千多亿（1011亿－ 1014 亿）个神经细胞（神经元）交织 在一起的网状结构组成，其中大 脑皮层约140亿个神经元，小脑皮 层约1000亿个神经元。
神经元约有1000种类型，每个神经元大约与103－ 104个其他 神经元相连接，形成极为错综复杂而又灵活多变的神经网络。 人的智能行为就是由如此高度复杂的组织产生的。浩瀚的宇 宙中，也许只有包含数千忆颗星球的银河系的复杂性能够与大 脑相比。
13.2.1 生物神经元的结构
神经网络（neural networks，NN）
▪ 生物神经网络( natural neural network, NNN): 由中枢神经系 统（脑和脊髓）及周围神经系统（感觉神经、运动神经等）所 构成的错综复杂的神经网络，其中最重要的是脑神经系统。 ▪人工神经网络(artificial neural networks, ANN): 模拟人脑神经 系统的结构和功能，运用大量简单处理单元经广泛连接而组成 的人工网络系统。
神经网络在机器人控制中的应用
神经网络在机器人控制中的应用神经网络是一种基于神经元之间相互作用的信息处理模式，其拟合能力强，可以解决非线性问题，因此在机器人控制中有着广泛的应用。
首先，神经网络可以实现机器人的运动控制。
机器人的运动控制是指对机器人的位置、速度和力矩进行控制，使机器人能够执行所需的任务。
传统的控制方法需要精确的模型和参数，而神经网络可以通过对输入输出的训练实现自适应控制，克服了模型不准确的问题。
例如，在机器人足球比赛中，神经网络可以通过对比赛场景的感知和控制信息的学习，优化机器人的移动和射门路线，提高机器人的比赛水平。
其次，神经网络可以用于机器人的视觉控制。
机器人的视觉控制是指机器人通过传感器获取环境信息，并通过计算机视觉技术解决视觉任务，如目标跟踪、障碍物避免和场景建模等。
传统的视觉控制方法通常需要大量的手工特征处理和计算，而神经网络可以通过深度学习和卷积神经网络等技术，自动地从原始数据中提取特征，实现视觉控制的自适应学习能力。
例如，在工厂生产线上，神经网络可以通过识别产品类型和检测生产过程中的异常情况，实现自动化控制和质量检测。
此外，神经网络还可以用于机器人的语音识别和自然语言处理。
机器人的语音识别和自然语言处理是指机器人对人类语音和语言进行识别、理解和生成，并通过语音合成和图形化界面与人类进行交互。
传统的语音识别和自然语言处理方法需要手工设计语音模型和语法规则，而神经网络可以通过深度学习和循环神经网络等技术，实现端到端的自然语言处理，从而提高机器人与人类之间的交互效率和体验。
总之，神经网络在机器人控制中具有广泛的应用前景，可以实现自适应控制、自动化视觉和语音处理、以及机器人的自主行动和协作等功能，将为机器人技术的发展带来新的突破和机遇。
神经网络在机器人控制中的应用
神经网络在机器人控制中的应用随着科技的不断发展，机器人得到越来越多的应用，不仅在工业生产、医疗卫生、教育等领域，而且逐渐进入人们的日常生活。
机器人控制是机器人技术的核心，其质量直接影响机器人的各项性能。
神经网络是一种模仿人类神经网络和学习方式的计算模型，其应用范围广泛，其中机器人控制是重要的应用领域之一。
1. 运动控制：神经网络可以模拟人类神经系统对运动控制的方式，具有很好的自适应性和适应性。
例如在机器人手臂控制中，神经网络可以通过感知周围环境捕捉准确的目标，同时调节机器人的关节角度和速度，实现精确的对目标的抓取。
2. 感知处理：机器人在工作时需要感知周围环境，获取各种信息，并做出正确的决策。
神经网络可以对输入的各种感知信号进行处理和分析，例如视觉信号和声音信号，从而实现识别、分类和判断等功能。
在机器人足底传感器中，神经网络可以精确地掌握足底表面的形状、纹理和压力分布等信息，从而实现适应不同地形的步行控制。
3. 路径规划：机器人需要通过路径规划来确定最佳的行动方案，以完成任务。
神经网络可以通过对历史数据的学习和建模，预测未来的动态情况，为机器人提供更加准确的路径规划建议。
例如在机器人自动驾驶中，神经网络可以通过对历史交通数据的学习，预测未来交通状况，为机器人提供合理的驾驶路线。
神经网络在机器人控制中的应用已经取得了很大的进展和成果，但随着机器人应用场景和要求的不断扩大和提高，仍然存在一些挑战和需要解决的问题。
例如，神经网络需要消耗更多的计算资源和存储资源，需要更加高效的算法和硬件平台支持。
此外，机器人控制需要更加精细的设计和算法优化，以实现更加准确的运动和感知控制。
总之，神经网络在机器人控制中的应用前景广阔，为机器人技术的发展提供了重要的支持和推动。
自动控制系统中的神经网络控制
自动控制系统中的神经网络控制自动控制系统是一种通过使用各种控制器和算法来实现对系统行为的调节和优化的系统。
神经网络控制是其中一种灵活且性能强大的控制方法，它模仿了人类大脑的神经网络，通过学习和适应来实现对系统的控制。
神经网络控制在自动控制系统中的应用非常广泛。
它可以用于机械控制、电力系统、通信网络等各种领域。
神经网络控制可以通过大量的输入输出数据来训练网络模型，并利用这些模型对未知的系统进行控制。
这使得神经网络控制能够处理非线性、时变和模型未知的系统。
神经网络控制的基本原理是通过训练神经网络来建立系统的模型，然后使用这个模型来预测系统的下一状态，并基于预测结果进行控制。
神经网络控制的训练过程通常包括两个阶段：离线训练和在线调整。
在离线训练阶段，使用大量的已知输入输出数据对神经网络进行训练，调整网络的权重和偏差，使其尽可能准确地描述系统的动态行为。
在在线调整阶段，根据实际的控制效果，对网络进行参数的实时调整，以适应系统的变化。
与传统的控制方法相比，神经网络控制具有以下几个优势：1. 适应性强：神经网络控制可以自适应地调整控制策略，以适应不同的工作环境和系统条件。
即使在存在模型误差和系统变化的情况下，它仍然能够保持较好的控制性能。
2. 鲁棒性强：神经网络控制对参数的变化和噪声的抗干扰能力较强。
它可以通过学习和适应来抵抗外部干扰和异常情况的干扰，从而使控制系统更加稳定可靠。
3. 非线性能力强：由于神经网络模型的非线性特性，神经网络控制可以有效地应对非线性系统。
它能够处理传统控制方法难以解决的非线性问题，并在控制精度和稳定性方面取得显著的改善。
在实际应用中，神经网络控制也存在一些挑战和限制。
首先，神经网络控制的设计和参数调整较为复杂，需要具备相关的知识和经验。
其次，神经网络控制的计算量较大，需要较高的计算资源和处理能力。
此外，神经网络控制还面临着数据不准确和训练样本不足的问题，这可能导致网络模型的性能下降。
神经网络内模控制 PPT课件
7
内部模型辨识目标函数
8
内模控制过程及结果2
（2） 系统输入：
r (k ) 是周期 k 100 的方波
9
控制系统输入、输出：r、y
112
内部模型辨识目标函数
13
结束
14
例3 神经非线性 内模控制
1
一阶 SISO 可逆、具有一阶时延的非线性系统，仿真模型：
y (k 1) 0.8 sin( y (k )) 1.2u (k )
（1） 系统输入：
r (k ) 1(k )
输出端干扰： ( k 50) 0.1( k ) （2） 系统统输入：
r (k ) 是周期 k 100 的方波
P( z )
y ˆ y
内部模型 e1
ˆ ( z) P
0.5
内模控制结构
3
内模控制过程及结果1
（1） 系统输入： 输出端干扰：
r (k ) 1(k )
(k 50) 0.1(k )
4
控制系统输入、输出、扰动：r、y、v
5
内模控制器输出：u
6
内模控制器、内部模型调整
2
内模控制设计
• 神经模型辨识器结构 1 BP网络N1,3,1 +两个 z • 内模控制器设计 取具有一阶时延对象逆模型 结构与例2逆模型辨识器同 • 滤波器设计 取滤波器：
F ( z) 1 , 0 1 1 z 1
r e
_
滤波器
F ( z)
g
内模 控制器
D( z )
u
对象
智能控制系统 -神经网络-PPT课件
1 1T 2 J E e ( n ) E e ( n )( e n ) k 2 2 k
13
误差纠正学习
w J 用梯度下降法求解 k 对于感知器和线性网络：
1
感知器网络
感知器是1957年美国学者Rosenblatt提出的 一种用于模式分类的神经网络模型。 感知器是由阈值元件组成且具有单层计算单元 的神经网络，具有学习功能。 感知器是最简单的前馈网络，它主要用于模式 分类，也可用在基于模式分类的学习控制和多 模态控制中，其基本思想是将一些类似于生物 神经元的处理元件构成一个单层的计算网络
w ( p w ) 若 神 经 元 k 获 胜 k j j k j w 0 若 神 经 元 k 失 败 k j
wkj
pj
k
5.2
前向网络及其算法
前馈神经网络(feed forward NN)：各神经元接受 前级输入，并输出到下一级，无反馈，可用一 有向无环图表示。 图中结点为神经元（PE）：多输入单输出，输 出馈送多个其他结点。 前馈网络通常分为不同的层(layer)，第i层的输入 只与第i-1层的输出联结。 可见层：输入层(input layer)和输出层(output layer) 隐层(hidden layer) ：中间层
5.1
神经网络的基本原理和结构
1
神经细胞的结构与功能
神经元是由细胞体、树突和轴突组成
图 生物神经元模型
神经网络的基本模型
2
人工神经元模型
人工神经网络是对生物神经元的一种模拟和简化，是 神经网络的基本处理单元。
神经元输出特性函数常选用的类型有：
智能控制第7章 模糊神经网络控制与自适应神经网络PPT课件
第五层
❖有两种模式
❖从上到下的信号传输方式 ，同第一层。
❖从下到上是精确化计算，如果采用重心法， 有
fj(5 ) w ( j5 )iu i(5 ) (m ( j5 )i (j5 )i)u i(5 ), i
E fj(4)
E fj(5)
fj(5) fj(4)
E fj(5)
fj(5) u(j5)
u(j5) fj(4)
E fj(5)
m(5) ji
u (5) (5)
ji i
u(j5)
i
u (5) (5) (5) jj jj
(j5i)ui(5))(
m u ) (5) (5) (5) (5)
图7-2 :规则节点合并示例
2. 有导师学习阶段
❖可采用BP学习
E1(y(t)ˆy(t))2min 2
w(t1)w(t)(E w)
E w ( n E )e ( n w t)e tE f w f E f fa w a
第五层
m E (j5)i a E (j5) a fj((j5 5))
wwwthemegallerycom用一个半导体功率器件作为开关该器件不断地重复开启和关断使得输入的直流电压在通过这个开关器件后变成了方波该方波经过电感34如果被控系统yk1fykyk1uk1gukwwwthemegallerycom用一个半导体功率器件作为开关该器件不断地重复开启和关断使得输入的直流电压在通过这个开关器件后变成了方波该方波经过电感351tdltdltdltdl神经网络n神经网络n331基于神经网络的模型参考自适应控制结构图参考模型wwwthemegallerycom用一个半导体功率器件作为开关该器件不断地重复开启和关断使得输入的直流电压在通过这个开关器件后变成了方波该方波经过电感3671wwwthemegallerycom用一个半导体功率器件作为开关该器件不断地重复开启和关断使得输入的直流电压在通过这个开关器件后变成了方波该方波经过电感37则控制系统的误差方程为其中wwwthemegallerycom用一个半导体功率器件作为开关该器件不断地重复开启和关断使得输入的直流电压在通过这个开关器件后变成了方波该方波经过电感383233wwwthemegallerycom用一个半导体功率器件作为开关该器件不断地重复开启和关断使得输入的直流电压在通过这个开关器件后变成了方波该方波经过电感393233wwwthemegallerycom用一个半导体功率器件作为开关该器件不断地重复开启和关断使得输入的直流电压在通过这个开关器件后变成了方波该方波经过电感40对于yk1fykyk1uk1guk可得如果存在可用神经网络逼近之
神经网络在机器人控制中的应用
神经网络在机器人控制中的应用随着人工智能技术的不断发展，神经网络在机器人控制中的应用越来越广泛。
神经网络是一种模仿人类大脑结构和功能的计算模型，能够通过学习和训练来自主地执行各种任务。
在机器人控制中，神经网络可以应用于诸多方面，如环境感知、运动控制、路径规划等。
首先是环境感知，机器人需要通过感知环境中的各种信息来做出决策。
神经网络可以通过学习过程，从传感器获取的大量数据中提取有用的特征，识别和理解环境中的物体、声音等信息。
这样，机器人就能够更好地适应各种环境，并作出相应的反应。
其次是运动控制，神经网络可以帮助机器人实现准确控制和精确的动作。
通过神经网络学习和训练，机器人可以根据输入信号，调整关节的运动，实现精确的位置控制和力控制。
这对于机器人的操作能力和灵活性来说，是非常重要的。
神经网络在机器人路径规划中也有很多应用。
机器人的路径规划是指在复杂的环境中，找到最优的运动路径，以完成特定任务。
神经网络可以通过学习和训练，根据输入的环境信息，预测和评估各种可能的移动路径，并选择最优的路径进行移动。
这样，机器人就能够根据实时环境变化，动态地规划和调整路径，提高运动的安全性和效率。
神经网络在机器人控制中还可以应用于目标识别、语音识别、决策制定等方面。
机器人可以通过学习和训练，从大量的数据中提取特征，识别和理解目标的属性和行为，从而能够更好地对目标进行追踪和识别。
机器人还可以通过神经网络学习和训练，理解和处理人类的语音指令，实现与人的良好交互。
机器人还可以通过神经网络进行决策制定，根据当前的环境信息和任务要求，选择最佳的动作方案来完成任务。
神经网络在机器人控制中的应用非常广泛。
神经网络可以帮助机器人实现环境感知、运动控制、路径规划、目标识别、语音识别、决策制定等功能，提高机器人的智能化水平，使其能够更好地适应各种复杂的场景和任务要求。
随着神经网络技术的不断发展，相信在未来的机器人控制领域，会有更多的应用场景涌现出来。
第2章-3-智能控制-幻灯片(1)
智能控制的主要类型
专家控制 模糊控制 神经网络控制 学习控制 基于规则的仿人控制
2.3.2 专家控制（Expert Control）
什么是专家系统、专家控制?
“专家” 是具有某一领域专门知识或丰富实践经 验的人，而“专家系统”则是一个计算机系统，存 储有专家的知识和经验，并用推理的方式针对问题 给出结论。
u(k)
i1 6
u(ui )
i1
注：离散间隔一般较 该例小得多，计算结 果会更接近连续情况
0.210.220.530.840.85 3.72 0.20.20.50.80.8
说明：
模糊控制器的输入量一般取误差 e 和误差变化率 Δe , 若 e , Δe 和控制量 u 均离散化 [注] , 则可离 线计算好 e , Δe 与 u 的对应关系 ( 查询表 ) , 实 时控制时采用查表法 ( 计算量小, 快速 );
集合
冷μ
适中
热
1.0
0.0
T( ℃)
-20 -10 0 10 20 30 40
为简化计算, 一般用离散形式表示模糊集合。
例如，以 2 ℃ 为间隔进行离散化, 可得
“热” = 0／25 + 0.14／27 + 0.29／29 + 0.43／31 + 0.57／ 33+
+ 0.71／35 + 0.86／37 + 1／39 + 1／41 + 1／43 + 1／45
模糊控制的发展：
1965年美国的Zadeh提出模糊集合理论; 1974年英国的Mamdani首次将模糊理论应用于蒸
神经网络控制：探讨神经网络控制在控制系统中的应用和实践
神经网络控制：探讨神经网络控制在控制系统中的应用和实践引言我们生活在一个充满各种控制系统的时代，从自动驾驶汽车到智能家居，控制系统帮助我们完成各种任务，提高效率并提供便利。
然而，传统的控制方法难以应对复杂、非线性的系统，这就引出了神经网络控制的概念。
神经网络控制是一种使用神经网络模型来解决控制问题的方法，它可以有效地应对复杂系统的建模和控制。
本文将探讨神经网络控制在控制系统中的应用和实践，以及其优点和挑战。
神经网络控制的基本原理神经网络控制的基本原理是使用神经网络模型作为控制系统的核心，它可以模拟人类神经系统的行为和学习机制。
神经网络由多个神经元组成，每个神经元根据输入信号进行处理，然后将输出传递给下一层神经元。
通过在训练阶段调整神经元之间的连接权重，神经网络可以学习到输入和输出之间的关系，并根据输入信号产生适当的控制信号。
神经网络控制的应用自动驾驶汽车自动驾驶汽车是神经网络控制在实际中的一个重要应用领域。
通过使用神经网络模型，自动驾驶汽车可以根据传感器收集的数据，自动控制车辆的加速、制动和转向，以实现自主驾驶。
神经网络可以学习不同驾驶情境下的最佳控制策略，并根据实时情况进行调整，提高驾驶的安全性和效率。
工业控制工业控制是另一个广泛应用神经网络控制的领域。
在传统的PID控制方法无法应对非线性、时变的工业过程时，神经网络控制可以提供更好的解决方案。
通过使用神经网络模型，可以对复杂的工业系统进行建模和控制，从而提高系统的稳定性和性能。
机器人控制机器人控制是神经网络控制的另一个重要应用领域。
通过使用神经网络模型，可以对机器人的运动控制、路径规划和任务执行进行精确控制。
神经网络可以学习适应不同任务和环境的控制策略，并根据实时反馈进行调整，提高机器人的操作精度和效率。
神经网络控制的优点非线性建模能力神经网络控制具有良好的非线性建模能力。
传统的线性控制方法难以对非线性系统进行精确的建模和控制，而神经网络模型可以学习非线性系统的动态特性，并提供更准确的控制策略。
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。
智能控制理论及应用PPT课件
目 录
• 智能控制理论概述 • 智能控制基础理论 • 智能控制技术与方法 • 智能控制系统设计与实现 • 智能控制在工业领域应用案例 • 智能控制在非工业领域应用案例 • 智能控制发展趋势与挑战
01
智能控制理论概述
智能控制定义与发展
定义
智能控制是模拟人类智能，具有自 学习、自适应、自组织等能力，能 够处理复杂、不确定和非线性系统 的控制方法。
模糊控制器设计 介绍模糊控制器的结构、设计步骤及优化方法， 包括输入输出变量的选择、模糊化方法、模糊规 则制定等。
神经网络基础
01
神经元模型与神经网络结构
阐述神经元模型的基本原理，介绍常见的神经网络结构，如前馈神经网
络、循环神经网络等。
02
神经网络学习算法
介绍神经网络的学习算法，包括监督学习、无监督学习和强化学习等，
发展历程
从经典控制理论到现代控制理论， 再到智能控制理论，经历了数十年 的发展，目前已成为控制领域的研 究热点。
智能控制与传统控制比较
控制对象
控制性能
传统控制主要针对线性、时不变系统， 而智能控制则面向复杂、非线性、时 变系统。
传统控制在稳定性和精确性方面表现 较好，而智能控制则在适应性和鲁棒 性方面更具优势。
智能家居系统架构
包括传感器、控制器、执行器等 组成部分，实现家庭环境的智能 感知与控制。
智能家居应用场景
如智能照明、智能安防、智能家 电等，提高家居生活的便捷性和 舒适性。
智能家居系统实现
技术
包括物联网技术、云计算技术、 人工智能技术等，实现家居设备 的互联互通和智能化控制。
智能交通信号控制策略优化
模糊控制在生产调度中的应用
机器人控制中的神经网络应用
机器人控制中的神经网络应用在当今科技飞速发展的时代，机器人技术正逐渐渗透到我们生活的各个领域，从工业生产到医疗保健，从家庭服务到太空探索。
而在机器人控制领域，神经网络的应用正成为一项关键技术，为机器人的智能化和高效化运行提供了强大的支持。
神经网络，这个看似神秘的概念，实际上是一种模仿人类大脑神经元网络结构和工作方式的计算模型。
它由大量相互连接的节点（类似于神经元）组成，通过对输入数据的学习和训练，能够自动提取特征、发现模式，并做出预测和决策。
在机器人控制中，神经网络的应用带来了诸多显著的优势。
首先，它具有出色的自适应能力。
机器人在面对复杂多变的环境和任务时，传统的控制方法往往难以应对。
而神经网络可以通过不断接收新的数据和反馈，调整自身的参数和权重，从而快速适应新的情况。
例如，在工业机器人的装配任务中，如果零件的形状、尺寸或位置发生变化，基于神经网络的控制系统能够自动调整动作策略，确保装配的准确性和高效性。
其次，神经网络能够处理非线性和不确定性问题。
在现实世界中，机器人所面临的问题往往不是简单的线性关系，而是充满了各种非线性和不确定性因素。
神经网络凭借其强大的建模能力，可以有效地捕捉这些复杂的关系，为机器人提供更加精确的控制指令。
比如，在机器人的行走控制中，地面的摩擦力、地形的起伏以及外部干扰等都是非线性和不确定的因素，神经网络能够综合考虑这些因素，实现稳定而灵活的行走。
再者，神经网络还能够实现多传感器信息的融合。
机器人通常配备了多种传感器，如视觉传感器、力传感器、位置传感器等。
这些传感器提供了丰富的信息，但如何有效地整合和利用这些信息是一个难题。
神经网络可以将来自不同传感器的数据进行融合和分析，从而为机器人提供全面、准确的感知和决策依据。
例如，在自动驾驶机器人中，神经网络可以同时处理来自摄像头、激光雷达和毫米波雷达等传感器的数据，实现对周围环境的精确感知和安全驾驶。
那么，神经网络在机器人控制中是如何具体应用的呢？让我们以机器人的运动控制为例来进行探讨。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
5.1 神经网络辨识
由于递归神经网络本身具有动态反馈环，可以记录以前的状态，因此用 递归神经网络来对非线性对象进行辨识时只需以对象当前的输入状态u(t) 和前一时刻的输出状态y(t-1)作为网络的输入即可，与前向多层神经网 络相比，网络的结构较为简单。
神经网络系统辨识实质上是选择一个适当的神经网络模型来逼近实 际系统的数学模型。
5.1 神经网络辨识
5.1.1 神经网络系统辨识的原理
系统辨识的原理就是
通过调整辨识模型的
结构来使e最小。
u
对象
y
eቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
辨识模型 yˆ
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=1/2e2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。
5.1 神经网络辨识
5.1.2多层前向BP网络的系统辨识
假设非线性对象的数学模型可以表示为： y ( t ) f ( y ( t 1 ) y ( t , 2 ) y ( , t n ) u ( t ) , u ( t , 1 ) , u , ( t m ))
其中f是描述系统特征的未知非线性函数，m，n分别为输入输出的阶 次。则可以利用多层前向BP网络来逼近非线性函数，进而估计对象的 模型。
(xd , yd )
就是要使机器人的各
关节或末端执行器位 置能够以理想的动态
A
2
L2
2
品质跟踪给定的轨迹
或稳定在指定的位置
L1
上。
1
1
X
xd
1
1
伺
杆1
x
坐 标
d1
服 控
坐 标
变
制
变
yd 换 d2 器
5.1.3. 递归神经网络系统辨识
w1(0)
x1
w1(11)
w1(12)
y1
x2
y2
……
wn(0) xn
wn(1l)
ym wl(m2)
递归神经网络结构
5.1 神经网络辨识
递归神经网络的输入输出关系可以描述为：
ykjl1w(j2k )H i n1w i(1)j(xi(t)w i(0)xi(t1) )
模型参考自适应控制的目的是：系统在相同输入激励r的作用下，使被控对象的 输出y与参考模型的输出ym达到一致。这样通过调整参考模型，可以调整系统 的动态特性。
神经网络控制器（NNC）先离线学习被控对象的逆动力学模型，与被控 对象构成开环串联控制，而后神经网络根据参考模型输出与被控对象输 出的误差函数进行在线训练，使误差函数最小。
[ y ( t 1 ) y ( t , 2 ) , y , ( t n ) u ( t ) , u ( t , 1 ) , u , ( t m )] H（*）表示隐层神经元的激发函数 Wij(1),Wj(2)分别表示网络第1-2层和2-3层的连接权值
5.1 神经网络辨识
定义网络训练的目标函数为：
学习算法
yˆ (k )
递归网络
u (k )
z 1
y(k 1)
- e(k) +
动态对象
y(k)
5.2 神经网络控制
神经网络在控制中主要起以下作用：
(1)基于精确模型的各种控制结构中充当对象的模型； (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)在与其它智能控制方法和优化算法相融合中, 为其提供对象模型、优 化参数、推理模型及故障诊断等。
5.1 神经网络辨识
u(t)
y(t)
对象
y(t-1) Z-1
……
…
……
…
y(t-n) Z-1
u(t-1) Z-1
u(t-n) Z-1
yˆ (t )
BP
多层前向BP网络系统辨识原理图
5.1 神经网络辨识
网络的输出可以通过下式计算得到：
yˆ(t)jl1w(j2)(nim11wi(1j)xi)
X[x1,x2, ,xnm 1]
5.2 神经网络控制
（2）神经网络模型参考间接自适应控制
在直接自适应控制的基础上，引入了一个神经网络辨识器（NNI）来对 被控对象的数学模型进行在线辨识，这样可以及时地将对象模型的变化 传递给NNC，使NNC可以得到及时有效的训练。
例： 二关节机器人神经网络自适应控制
1）控制问题
Y
B
机器人动态控制问题
5.2 神经网络控制
5.2.1 神经网络直接反馈控制系统
学习算法
期望值r
e 神经网络控制器
y 被控对象
神经网络直接用作误差闭环系统的反馈控制器，神经网络控制器首 先利用其它已有的控制样本进行离线训练，而后以系统的误差的均 方差为评价函数进行在线学习。
5.2 神经网络控制
5.2.2 神经网络逆控制
5.2 神经网络控制
5.2.3 神经网络内模控制
将对象模型与实际对象相并联，控制器逼近模型的动态逆。 一般有两种方法： 1) 两个神经网络分别逼近模型和模型的逆； 2) 采用神经网络逼近模型，然后用非线性优化方法数值计算内模控制量。
5.2 神经网络控制
5.2.4 神经网络自适应控制
（1）神经网络模型参考直接自适应控制
J12(y(t)yˆ(t))2
则网络训练的BP算法可以描述为：
w(j2)(t1)w(j2)(t)1w J(j2)
wi(1j)(t1)wi(1j)(t)2w Ji(1j)
J
w(j2)
J yˆ yˆ w(j2)
(yyˆ)Hnm1 wi(1j)xi
i1
J wi(1j)
(yyˆ)w(j2)H'xi
5.1 神经网络辨识
神经网络在控制中的应用
❖ 神经网络在控制中的应用 ▪ 神经网络辨识技术 ▪ 神经网络控制技术
5.1 神经网络辨识
系统辨识是自适应控制的关键所在，它通过测量对象的输入输出状态 来估计对象的数学模型，使建立的数学模型和对象具有相同的输入输 出特性。
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。
期望值r
逆动力学 NNC
被控对象
输出值y
目标函数
自适应逆控制的基本思想就是用被控对象传递函数的逆模型作为串联控 制器对控制对象实施开环控制。
神经网络先离线学习被控对象的逆动力学模型，然后用作对象的前馈 串联控制器。由于开环控制缺乏稳定性，所以神经网络还需要根据系 统的反馈误差在线继续学习逆动力学模型