智能控制第5篇 神经网络在控制中应用
神经网络在智能控制系统中的应用
神经网络在智能控制系统中的应用智能控制系统是一种基于前沿技术的控制系统，它具备学习和适应能力，可以自主地做出决策并改进自身的性能。
在智能控制系统中，神经网络作为一种重要的技术手段，展示了出色的应用效果。
本文将介绍神经网络在智能控制系统中的应用，并探讨其优势和未来发展方向。
一、神经网络在智能控制系统中的基本原理神经网络是一种通过模仿生物神经系统来模拟人类智能行为的技术方法。
神经网络由大量的神经元相互联结而成，通过学习和训练，神经网络能够对输入信息进行处理和分析，并对未知的数据作出预测和决策。
在智能控制系统中，神经网络起到了关键的作用。
首先，它能够通过学习和训练来从大量的数据中提取有用的信息，并有效地进行模式识别和分类。
其次，神经网络能够建立起输入和输出之间的映射关系，从而实现对输入信号的动态处理和控制。
最后，神经网络还能够通过自适应学习的方式，主动调整自身的结构和参数，以适应不同的环境和任务需求。
二、神经网络在智能控制系统中的应用领域1.自动驾驶技术神经网络在自动驾驶技术中具有广泛的应用。
通过对实时传感器数据的处理和分析，神经网络能够实现车辆的环境感知、路径规划和行为决策，从而实现自主驾驶功能。
神经网络的高并行性和适应能力使得自动驾驶系统能够在复杂多变的交通环境中实现精确的控制和决策。
2.智能制造神经网络在智能制造领域中的应用也日益重要。
在生产线的控制与优化中，神经网络能够通过学习和模式识别来分析生产数据，探测异常和故障，并实现自动故障诊断和预防。
此外，神经网络还能够优化生产调度和质量控制，提高生产效率和产品质量。
3.智能家居随着物联网技术的发展，智能家居正逐渐成为人们生活的一部分。
神经网络在智能家居中扮演着智能控制的重要角色。
通过对家庭环境和用户行为的学习和建模，神经网络可以实现智能家居设备的自主控制和个性化服务。
它能够根据不同的需求和偏好，自动调节室内温度、照明和安全系统，提供便捷、舒适和安全的居家环境。
机械手控制总结9篇
机械手控制总结9篇第1篇示例：机械手控制是现代工业自动化领域中非常重要的技术之一，它可以通过程序控制来完成复杂的操作任务，如搬运、装配、焊接等。
在很多工业生产领域，机械手已经取代了人工劳动，提高了生产效率和产品质量。
下面将从机械手控制的原理、分类、控制方法以及优缺点等方面进行总结。
一、机械手控制的原理机械手控制的原理是通过传感器采集目标物体的信息，然后由控制器对其进行处理，最后输出相应的控制信号驱动执行器实现目标动作。
传感器的作用是采集目标物体的位置、形状、颜色等信息，而控制器则根据传感器采集到的信息来计算出目标物体的位置和姿态，再通过控制算法生成相应的控制信号，驱动执行器完成动作。
根据不同的控制原理和结构特点，机械手控制可以分为多种类型，主要包括以下几种：1.基于位置的控制：通过设定目标位置和姿态，控制机械手执行相应的动作。
2.基于力控制：通过力传感器检测执行器以及目标物体之间的力，实现柔性操控和力量适应性。
3.基于视觉的控制：通过相机等视觉传感器采集目标物体信息，实现机械手对目标物体的识别和跟踪。
1.基于PID控制算法：PID控制算法是一种经典的控制算法，通过比例、积分、微分三个控制环节来调节执行器的输出。
2.基于模糊控制：模糊控制是一种适用于非线性系统的控制方法，通过模糊逻辑和模糊推理来实现目标控制。
3.基于神经网络控制：神经网络控制是一种模仿人脑神经元结构和工作原理的控制方法，能够应用于复杂系统的建模和控制。
1.优点：（1）提高生产效率：机械手可以24小时不间断工作，不受疲劳和情绪影响，能够大幅提高生产效率。
（2）提高产品质量：机械手运动精度高、重复性好，可保证产品加工的精度和一致性。
（3）减少人力成本：机械手可以代替人工进行危险、繁重和重复性工作，降低了人力成本。
2.缺点：（1）高成本：机械手的购买、安装和维护都需要巨额投资，对企业资金压力较大。
（2）技术要求高：机械手控制需要专业人员进行研发和维护，对技术人才的要求较高。
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
智能控制理论及应用复习
智能控制理论及应用第1章绪论■《智能控制》在自动化课程体系中的位置《智能控制》是一门控制理论课程，研究如何运用人工智能的方法来构造控制系统和设计控制器。
与《自动控制原理》和《现代控制原理》一起构成了自动控制课程体系的理论基础。
■《智能控制》在控制理论中的位置《智能控制》是目前控制理论的最高级形式，代表了控制理论的发展趋势，能有效地处理复杂的控制问题。
其相关技术可以推广应用于控制之外的领域：金融、管理、土木、设计等等。
■经典控制和现代控制理论的统称为传统控制，智能控制是人工智能与控制理论交叉的产物，是传统控制理论发展的高级阶段。
智能控制是针对系统的复杂性、非线性和不确定性而提出来的。
■传统控制和智能控制的主要区别：➢传统控制方法在处理复杂化和不确定性问题方面能力很低；智能控制在处理复杂性、不确定性方面能力较高。
智能控制系统的核心任务是控制具有复杂性和不确定性的系统，而控制的最有效途径就是采用仿人智能控制决策。
➢传统控制是基于被控对象精确模型的控制方式；智能控制的核心是基于知识进行智能决策，采用灵活机动的决策方式迫使控制朝着期望的目标逼近。
传统控制和智能控制的统一：智能控制擅长解决非线性、时变等复杂的控制问题，而传统控制适于解决线性、时不变等相对简单的控制问题。
智能控制的许多解决方案是在传统控制方案基础上的改进，因此，智能控制是对传统控制的扩充和发展，传统控制是智能控制的一个组成部分。
■智能控制与传统控制的特点。
传统控制：经典反馈控制和现代理论控制。
它们的主要特征是基于精确的系统数学模型的控制。
适于解决线性、时不变等相对简单的控制问题。
智能控制：以上问题用智能的方法同样可以解决。
智能控制是对传统控制理论的发展，传统控制是智能控制的一个组成部分，在这个意义下，两者可以统一在智能控制的框架下。
■智能控制应用对象的特点(1)不确定性的模型模型未知或知之甚少；模型的结构和参数可能在很大范围内变化。
(2)高度的非线性(3)复杂的任务要求■自动控制的发展过程■智能控制系统的结构一般有哪几部分组成，它们之间存在什么关系？答：智能控制系统的基本结构一般由三个部分组成：人工智能（AI）：是一个知识处理系统，具有记忆、学习、信息处理、形式语言、启发式推理等功能。
人工神经网络在自动化领域的应用
人工神经网络在自动化领域的应用【摘要】人工神经网络在自动化领域的应用正日益广泛，不仅为智能控制系统、智能制造和自动化设备维护等方面提供了有效的解决方案，还为自动化领域的发展带来了新的机遇和挑战。
本文将首先介绍人工神经网络的基本原理，然后探讨其在自动化领域中的具体应用，包括智能控制系统、智能制造和自动化设备维护等方面。
结合实际案例分析，总结出人工神经网络在自动化领域的应用前景，并指出其未来发展方向。
通过本文的阐述，读者将深入了解人工神经网络在自动化领域的重要性和潜力，为相关领域的研究和实践提供有益参考。
【关键词】人工神经网络、自动化领域、智能控制系统、智能制造、自动化设备维护、应用、前景、总结1. 引言1.1 人工神经网络在自动化领域的应用人工神经网络在自动化领域的应用正日益广泛，其强大的模拟人类神经系统的能力使其成为自动化领域中的重要工具。
人工神经网络是一种模拟人类大脑神经网络运作方法的计算系统，通过学习和训练，能够模拟人类的认知能力和决策过程。
在自动化领域中，人工神经网络可以被广泛应用于智能控制系统、智能制造和自动化设备维护等方面。
通过人工神经网络的基本原理，可以实现自动化系统对环境的感知和响应能力，从而实现智能控制系统的设计与优化。
在智能制造领域，人工神经网络可以通过学习和模拟生产过程中的数据，提高制造过程的效率和质量。
在自动化设备维护方面，人工神经网络可以通过分析设备运行数据，预测设备故障和提前维护，降低设备维护成本和生产停机时间。
人工神经网络在自动化领域的应用前景十分广阔，随着技术的不断发展和进步，人工神经网络将在自动化领域中发挥更加重要的作用，为实现智能化、自动化生产和管理提供强有力的支持和保障。
2. 正文2.1 人工神经网络的基本原理人工神经网络的基本原理是模拟人类大脑神经元之间的连接和传递信息的过程。
它由多个神经元组成的网络结构，每个神经元接收多个输入信号，然后通过激活函数处理这些信号并产生输出。
神经网络在自动控制中的应用
Study on the Managing System of Fees Collecting by WaterMeter Based on CPU CardHUA Xiang-gang LIAN Xiao-gin WU Ye-lanABSTRACT:This paper introduces a managing system of fees coiiecting by water meter based on CPU card,shows the generai structure of this system,and expounds the functions of its main compositions and the concrete reaiization of these functions.KEY WORDS:CPU card;water meter;fees coiiecting system;information management system成用户卡密钥派生功能。
（4）总控卡。
总控卡密藏一个由发卡方相关人员产生的主控密钥，这个总控密钥通过和特定代码做加密运算产生水表SAM 模块，发行SAM 卡等的主工作密钥。
（5）检查卡。
主要在现场或生产过程中对水表的数据进行检查核对的卡片，为保证检查卡使用的方便性，检查卡对数据进行操作时不进行一卡一表的数据认证。
（6）生产数据设置卡。
主要在生产过程中对水表的参数进行设置。
（7）修改密钥卡。
用于将生产过程中使用的公开测试密钥更换为运行密钥。
（8）回收转移卡。
主要用于在现场进行换表操作时将旧表中的数据一次全部转移到新表中。
（9）校时卡。
主要用于在生产过程中或在现场运行状态下对水表中的时钟和日历进行调校。
（10）应急购水卡。
当水表内水量为零或透支状态时，用户可将应急购水卡中的购水量加入水表中以做应急使用。
由于CPU 卡具有大容量的优点，因此可在一张卡上开辟多个应用。
智能控制基础答案
智能控制基础答案【篇一：智能控制基础思考题】xt>复习思考题一重要概念解释 1 智能控制答：智能控制是一门交叉学科，美国学者在运筹学的基础上提出了三元论的智能控制概念，即ic=ac n ai n or 各子集的含义为：ic为智能控制，ai为人工智能，ac为自动控制，or为运筹学。
所谓智能控制，即设计一个控制器，使之具有学习、抽象、推理、决策等功能，并能根据环境（包含被控对象或被控过程）信息的变化做出适应性反应，从而实现由人来完成的任务。
2 专家系统与专家控制答：专家系统是一类包含知识和推理的智能计算机程序，其内部包含某领域专家水平的知识和经验，具有解决专门问题的能力。
专家控制是智能控制的一个重要分支，又称专家智能控制。
所谓专家控制，是将专家系统的理论和技术同控制理论、方法与技术相结合，在未知环境下，仿效专家的经验，实现对系统的控制。
3 模糊集合与模糊关系，模糊推理模糊控制答：模糊集合：给定论域u上的一个模糊集a?是指：对任何元素u?u 都存在一个数?a?u???0,1?与之对应，表示元素u属于集合a?的程度，这个数称为元素u对集合a?的隶属度，这个集合称为模糊集合。
模糊关系：二元模糊关系：设a、b是两个非空集合，则直积a?b???a,b?|a?a,b?b?中的一个模糊集合称为从a到b的一个模糊关系。
模糊关系r?可由其隶属度?r?a,b?完全描述，隶属度?r?a,b?表明了元素a与元素b具有关系r?的程度。
模糊推理：知道了语言控制规则中蕴含的模糊关系后，就可以根据模糊关系和输入情况，来确定输出的情况，这就叫“模糊推理”。
4神经网络？答：人工神经网络（artificial neural network ）是模拟人脑思维方式的数学模型。
神经网络是在现代生物学研究人脑组织成果的基础上提出的，用来模拟人类大脑神经网络的结构和行为，它从微观结构和功能上对人脑进行抽象和简化，神经网络反映了人脑功能的基本特征，如并行信息处理、学习、联想、模式分类、记忆等。
智能控制理论及应用
智能控制理论及应用在当今科技飞速发展的时代，智能控制理论作为一门新兴的交叉学科，正逐渐改变着我们的生活和生产方式。
它融合了控制理论、计算机科学、人工智能等多个领域的知识，为解决复杂系统的控制问题提供了新的思路和方法。
智能控制理论的核心在于模拟人类的智能行为，使控制系统能够在不确定、复杂的环境中自主地进行决策和控制。
与传统控制理论相比，智能控制具有更强的适应性和自学习能力。
传统控制理论通常基于精确的数学模型，然而在实际应用中，很多系统难以建立精确的数学模型，或者模型会随着环境和工作条件的变化而发生改变。
智能控制则能够在模型不精确或不确定的情况下，通过学习和优化来实现有效的控制。
模糊控制是智能控制的一个重要分支。
它利用模糊集合和模糊逻辑来描述和处理系统中的不确定性和模糊性。
例如，在温度控制中，“高温”“低温”“适中”等概念往往没有明确的界限，模糊控制可以很好地处理这种模糊性，根据经验和规则来调整控制策略。
模糊控制的优点在于它不需要精确的数学模型，只需要根据专家经验或操作人员的知识来制定模糊规则，就能够实现对系统的有效控制。
神经网络控制也是智能控制中的热门领域。
神经网络类似于人类大脑的神经元网络，具有强大的学习和泛化能力。
通过对大量数据的学习，神经网络可以自动提取特征和规律，并用于控制系统的优化和决策。
在机器人控制、图像处理等领域，神经网络控制都取得了显著的成果。
智能控制在众多领域都有着广泛的应用。
在工业生产中，智能控制可以提高生产效率和产品质量。
例如，在自动化生产线中，智能控制系统可以根据实时的生产数据和环境变化，自动调整生产参数，实现生产过程的优化。
在机器人领域，智能控制使机器人能够更加灵活地适应不同的任务和环境，完成复杂的操作，如无人驾驶汽车、工业机器人的精密操作等。
在智能家居方面，智能控制让我们的生活更加便捷和舒适。
通过传感器和智能算法，智能家居系统可以自动调节室内温度、照明、安防等，实现家居设备的智能化管理。
神经网络与智能控制系统在工业自动化中的应用研究
神经网络与智能控制系统在工业自动化中的应用研究近年来，随着科技的高速发展，人工智能技术得到了快速的发展，智能控制系统也渐渐成为了工业自动化的主流，而神经网络更是在工业自动化中的应用研究中发挥着越来越重要的地位。
一、神经网络的基本概念及特点神经网络是一种模仿生物神经网络结构和功能的数学模型，用于找到输入和输出之间的关联。
它可以用于分类、预测、控制等领域，一般由大量节点、连接及相应的权值组成，形成一个多层的结构。
神经网络的主要特点包括以下几个方面：1. 学习能力：能够通过学习历史数据来改进系统，增强自身的应对能力。
2. 自适应能力：在系统的运行过程中，能够迅速调整自身结构和参数以适应外部环境的变化。
3. 并行处理能力：通过节点之间的并行相互作用，可以有效地处理大量的数据和任务。
二、神经网络在工业自动化中的应用神经网络主要是应用于工业控制领域，一般包括以下几个方面的应用：1. 工艺控制：神经网络可以根据实时监测到的工艺数据，预测出后续生产过程的结果，并进行相应的控制调整，从而提高生产的效率和品质。
2. 故障检测：神经网络可以通过预测得出的故障模拟数据，识别出系统中的异常情况，并迅速作出相应的反应，减少故障的发生和影响。
3. 优化调度：神经网络在调度过程中可以对整个系统进行优化处理，使得效率和产量都得到提高。
三、智能控制系统的基本概念及特点智能控制系统是一种运用人工智能技术为核心的控制系统，可以对外部环境进行自适应调整和自主决策。
它的优点包括以下几个方面：1. 高效性：智能控制系统能够快速处理和分析大量数据，并进行相应的反馈和调整，大大提高了生产效率和效益。
2. 可靠性：智能控制系统对外部环境的变化有高度敏感性，能够灵活地对变化作出反应，从而减少系统的异常和故障。
3. 自适应能力：智能控制系统能够通过学习历史数据和反馈信息，不断调整自身结构和参数，增强自身的应对能力。
四、智能控制系统在工业自动化中的应用智能控制系统在工业自动化中的应用也非常广泛，主要包括以下几个方面：1. 智能制造：智能控制系统可实现对生产流程全面自动化和人工智能化，实现从产品设计到生产的全面自动化，带来史无前例的生产效率和品质提升。
神经网络在自动控制中的应用
生理学 、非线性动力学等相关专业 的热点 。近 １ ０
数学中，并不仅仅采用逻辑的 、离散的形式 ，而且
大量的运算表现在对模拟量的并行计算。对于后一
年来 ，针对神经网络 的学术研究大量涌现，它们当
中提出了数百种神经 网络 ，涉及联想记忆 、自学习
近10年来针对神经网络的学术研究大量涌现它们当中提出了数百种神经网络涉及联想记忆自学习与自组织计算机视觉等众多的方面取得了引人注目的进展由于神经网络是高度非线性动力学系统又是自适应自组织系统可用来描述认知决策及控制等智能行为使得智能的认识和模拟成为神经网络理论研究的一个重要方面而这方面的研究与我们对人脑结构的认识和研究有着密切的关系同时神经网络理论又成为信息并行处理的基础
究与我们对人 脑结构的认 识和研究有 着密切 的关
系 ，同时，神经网络理论又成为信息并行处理的基
础。Ｐ Ｐ （ Ｄ 并行分布处理 ）是 ２ 世 纪 ８ 年代中后 ０ ０
元的特性所决定的 。并与其学习算法有关。它之所 以能在 自动控制系统 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
点恰好预示着其在 自动控制领域 中的应用可能是使 自 动控制理论摆脱困境的一条有效途径。
２１ 非线性映射逼近能力 ．
收稿 日期 ：０ ６ ０ — １修回 日期 ：０ ６ ０ — ４ ２０—３２ ： ２０—３２
作 者简介： 武（９ 一） 男 山 王少 １ ０ ， ， 西朔州 ２０ 年７ ８ 人。０３ 月就
最终促成第一台冯 － 诺依曼 电子计算机诞生 的重要
神经 网络系统是 由大量的处理单元 （ 或称神 经元 ）通过某种方式相互连接而形成的复杂网络 系
神经网络在智能控制系统中的应用
神经网络在智能控制系统中的应用近年来，随着人工智能技术的迅猛发展，神经网络已经成为了人们广泛关注的一个热门话题。
神经网络作为一种基于计算机模拟人脑神经系统的技术，不仅能够实现图像识别、自然语言处理等多种人工智能应用，还可以应用于智能控制系统中，帮助实现自动控制、优化控制等多种功能。
本文将详细介绍神经网络在智能控制系统中的应用。
一、神经网络基础知识回顾神经网络是一种模仿生物神经系统的计算模型，由大量简单的处理单元和它们之间的连接构成。
与传统的计算机程序不同，神经网络不需要人工编写规则，而是通过学习经验自动调整权值和阈值。
常见的神经网络有前馈神经网络、循环神经网络、自适应神经网络等多种类型。
二、神经网络在智能控制系统中的应用1.自动控制神经网络可以应用于自动控制系统中，通过学习控制系统的输入和输出来自适应地调整控制策略，实现系统的自动控制。
神经网络自动控制系统可以应用于工业生产领域、农业领域等多种场景。
例如，在飞机控制中，神经网络可以通过监测飞机的姿态、速度、高度等多种参数，自动调整飞机的控制信号，使其保持平稳、稳定的飞行状态。
同样，在机器人控制中，神经网络也能够帮助机器人自适应地控制运动、感知环境等方面，从而实现更加智能化的操作。
2.优化控制神经网络还可以应用于优化控制领域，通过学习系统的性能指标及其与控制参数之间的关系，实现控制策略的优化。
例如，在电力系统控制中，神经网络可以通过学习电力系统的工作状态、功率、电压等参数，调整控制参数，实现系统的最优化控制。
3.智能监测神经网络还可以应用于智能监测领域，通过对各种环境参数的监测和分析，实现智能警报、异常检测等功能。
例如，在电力系统监测中，神经网络可以通过学习电力系统的工作状态、负荷、故障等情况，实现电力系统的智能监测和预测，帮助电力系统运维工作。
4.智能识别神经网络还可以应用于智能识别领域，通过学习各种图像、声音、文字等信号的特征，实现图像识别、语音识别、文本识别等多种功能。
模糊逻辑与神经网络在智能控制中的应用
模糊逻辑与神经网络在智能控制中的应用在智能控制领域，模糊逻辑和神经网络是两个备受关注的技术。
它们分别以自己独特的方式处理不确定性和非线性问题，为智能控制系统提供了新的解决方案。
模糊逻辑是一种处理模糊信息的数学方法。
在传统的逻辑中，一个命题要么为真，要么为假，但在现实世界中，很多情况并不是非黑即白的，而是存在一定的模糊性。
模糊逻辑通过引入模糊集合和隶属函数的概念，使得命题的真假可以通过一个0到1之间的值来表示。
这样，模糊逻辑可以更好地处理模糊性、不确定性和模糊规则之间的关系。
神经网络是一种模拟人脑神经系统结构和功能的数学模型。
它由大量的神经元单元组成，通过连接强度的加权和非线性激活函数的作用，实现对输入信息的处理和输出结果的生成。
与传统的计算模型相比，神经网络能够自适应地学习和调整参数，具有较强的非线性映射能力和鲁棒性。
模糊逻辑和神经网络在智能控制中的应用，主要体现在以下几个方面。
首先，模糊逻辑和神经网络可以相互结合，形成混合智能控制系统。
模糊逻辑通过模糊化输入和输出变量，建立一组模糊规则，从而实现对控制系统的描述和规划。
而神经网络则可以通过训练学习的方式，自动地从大量的输入输出数据中学习特征和模式，并通过权重调整和非线性函数的作用，实现对输入输出之间的映射关系的建模。
混合智能控制系统可以兼具模糊逻辑和神经网络的优势，处理非线性和模糊性问题时，具有更好的性能和适应性。
其次，模糊逻辑和神经网络可以应用在智能机器人和自动驾驶系统中。
智能机器人和自动驾驶系统需要对环境中的信息进行感知和处理，以实现智能路径规划和行为控制。
模糊逻辑可以通过定义模糊规则和隶属函数，将环境中的传感器信息转化为具有语义的模糊值，从而实现对环境的认知和理解。
而神经网络可以通过学习和训练，实现对大量传感器数据的处理和特征提取，以及复杂环境中的决策和控制。
模糊逻辑和神经网络的结合，可以提高智能机器人和自动驾驶系统的感知和决策能力，使其更加适应多变和复杂的环境。
控制系统中的神经网络控制理论与应用
控制系统中的神经网络控制理论与应用神经网络控制理论在控制系统中的应用日益广泛。
本文将从神经网络控制的定义和原理入手，深入探讨其在控制系统中的理论与应用方面。
一、神经网络控制的定义和原理神经网络控制是利用神经网络模型来实现对控制系统的建模与控制。
神经网络是一种模仿生物神经元网络结构和功能的人工神经网络模型。
其原理基于多层次、并行处理的结构，通过学习和适应能力实现对系统的建模和控制。
神经网络控制的核心是建立适当的网络结构和权值，并通过学习算法对其进行训练。
常用的神经网络模型包括前馈神经网络、递归神经网络和径向基函数神经网络等。
通过对输入信号的处理和网络参数的调整，神经网络能够实现对复杂系统的非线性建模和控制。
二、神经网络控制在控制系统中的应用1. 神经网络控制在自适应控制中的应用神经网络具有自适应性和非线性映射能力，适合用于自适应控制。
其能够通过学习和反馈调整网络参数，实现对系统的模型自适应和参数识别。
在自适应控制中，神经网络能够实时跟踪系统的变化，并做出相应的控制调整，提高系统的鲁棒性和适应性。
2. 神经网络控制在优化控制中的应用神经网络能够通过学习和优化算法，对系统的控制策略进行优化。
在优化控制中，神经网络可以作为一个强大的优化工具，通过学习系统的状态和控制规律，找到最优的控制策略，提高系统的性能和效率。
3. 神经网络控制在非线性系统控制中的应用传统的控制方法在处理非线性系统时常常面临困难，而神经网络可以有效地处理非线性系统的建模和控制。
通过神经网络的非线性映射能力，可以准确地描述和控制非线性系统的动态性质。
在非线性系统控制中，神经网络能够处理多变量和耦合的系统，并实现对系统的非线性控制。
4. 神经网络控制在智能控制中的应用神经网络具有学习和适应的能力，可以通过不断的学习和训练提高系统的控制能力。
在智能控制中，神经网络能够根据系统的运行状态和外部环境对控制策略进行优化和调整，实现对系统的智能化控制。
人工智能算法在自动控制中的应用
人工智能算法在自动控制中的应用近年来，人工智能技术的飞速发展已经打破了许多我们曾经以为是固定不变的行业。
自动控制是其中之一。
人工智能算法的引入为自动控制带来了巨大的变革和进步。
本文将讨论人工智能算法在自动控制中的应用，并探讨其带来的优缺点。
一、智能控制将人工智能算法应用于自动控制中，可以实现更精准的控制，进而在工业生产中提高生产效率。
智能控制技术可以将人工智能技术与传统的控制技术相结合，从而实现对生产过程的全面掌控。
智能控制能够利用多种传感器和数据库中的数据来精确掌控生产过程中的各种参数。
基于大数据和机器学习，智能控制技术能够动态调整参数，实现自适应控制，提高生产效率。
同时，智能控制能够对产品进行检测和监控，及时发现和解决生产过程中的问题，减少生产成本，带来更多经济效益。
二、神经网络控制神经网络是一种模拟生物神经网络的学习算法，已经成功应用于自动控制中。
神经网络控制可以根据输入参数和输出参数之间的关系，通过学习实现更加准确的控制。
与传统控制相比，神经网络控制能够实现更加精准的控制，同时能够处理不确定性、非线性和参数变化等复杂的系统。
此外，神经网络控制还可以智能预测和处理生产过程中出现的问题，从而提高生产效率和减少生产成本。
三、遗传算法遗传算法是一种基于自然进化的优化算法，能够自动优化控制参数。
遗传算法可以通过遗传、交叉、变异等操作优化控制器的参数，从而实现更加准确的控制和调节。
遗传算法能够快速找到最优解，并且可以处理非线性、多元和高维的控制问题。
同时，遗传算法还能够在机器故障或者完全未知的控制场景下实现稳定控制。
但是，值得注意的是，对于传统自动控制技术来说，相对于人工智能算法，它的稳定性更为可靠，并且传统控制方法已经经过了长时间的验证和应用。
而智能控制技术仍处于快速发展期，它的适用范围和可靠性还需要进一步探索和验证。
总之，随着人工智能算法在自动控制中的广泛应用和不断发展，将能够进一步提高生产效率，降低生产成本，提高生产质量。
神经网络在控制系统中的应用
神经网络在控制系统中的应用随着科技的不断进步，各种控制系统的应用越来越广泛。
而在控制系统中使用神经网络是一个不断发展的研究领域。
神经网络能够通过多个节点之间的相互连接和强度调节来模拟人脑神经元的工作方式，从而实现对复杂系统的自适应控制。
本文将从多个方面来探讨神经网络在控制系统中的应用。
一、神经网络在控制系统中的基本概念神经网络是一种基于并行分布式处理的信息处理模型，它可以通过神经元之间相互连接和强度调节来模拟人脑神经元的工作方式。
神经网络由大量的神经元和它们之间的连接组成，每个神经元可以接收多个来自其他神经元的输入，并将经过处理后的结果传递给其他神经元。
控制系统则是一个包括输入、输出和控制器之间相互作用的系统。
控制器接收输入信号，对其进行处理后产生控制信号，控制系统通过这个控制信号来实现对输出的控制。
神经网络在控制系统中的应用，是通过将神经网络作为控制器来实现对复杂系统的自适应控制。
二、神经网络在控制系统中的优势1. 对复杂系统的自适应控制能力。
控制系统中有些复杂系统难以建模，而神经网络可以通过大量的数据学习和自适应调整来逼近这些系统的动态行为。
因此，神经网络控制器能够对这些复杂系统进行自适应控制，从而获得更好的控制效果。
2. 对环境变化的适应性。
神经网络的自适应性使其具有在环境变化时自行调整的能力。
在控制系统中使用神经网络，可以使控制器具备适应性，从而保证系统的稳定性和可靠性。
3. 模型建立的简单性。
使用传统的控制方法，需要对控制对象建立一个准确的数学模型。
当控制对象复杂且难以建模时，这种方法往往无法奏效。
而神经网络可以通过大量的数据学习和逼近控制对象的动态行为，避免了模型建立的繁琐过程。
三、神经网络在控制系统中的应用案例1. 复杂系统的控制应用案例在航天、军事、船舶等各种复杂系统的控制中，神经网络已经得到广泛应用。
比如在飞行控制中，神经网络控制能够实现飞行器的姿态和轨迹控制，克服了传统算法对于飞行器动态性能不足的问题。
自动化考研中的智能控制与信息处理
自动化考研中的智能控制与信息处理自动化考研是计算机科学与技术领域中的研究方向之一，涵盖了智能控制与信息处理等相关内容。
本文将从智能控制和信息处理两个方面探讨自动化考研的相关知识。
一、智能控制智能控制是自动化领域的重要分支，其目标是使控制系统能够具备较高的智能水平，能够适应复杂环境中的变化和不确定性。
1.1 模糊控制模糊控制是智能控制中的一种方法，它能够处理具有模糊性质的问题。
模糊控制系统通过建立模糊集合和模糊规则，将模糊输入转化为模糊输出，实现对非精确问题的控制。
1.2 遗传算法遗传算法是一种模拟生物进化过程的智能优化方法，它通过模拟自然界中的遗传、选择、变异等过程，来寻找最优解。
在智能控制中，遗传算法可以用于优化控制器的参数，提高系统的控制性能。
1.3 神经网络神经网络是一种类似大脑神经元连接的学习算法，它能够通过训练和学习自动调整连接权重，实现对模式识别和控制的能力。
在智能控制中，神经网络常被用于模式识别、预测和自适应控制等方面。
二、信息处理信息处理是自动化考研中另一个重要的研究方向，主要涉及信号处理、图像处理和数据挖掘等内容。
2.1 信号处理信号处理是对信号进行采集、传输、存储、分析和处理的过程。
在自动化控制系统中，信号处理可以用于提取目标信号、实时控制和系统诊断等方面。
常见的信号处理技术包括滤波、变换和谱分析等。
2.2 图像处理图像处理是对图像进行获取、传输、处理和分析的技术，广泛应用于医学影像、计算机视觉和图像识别等领域。
在自动化考研中，图像处理可以用于机器人视觉、图像识别和目标跟踪等方面。
2.3 数据挖掘数据挖掘是从大量数据中发现潜在模式和规律的过程，它可以帮助人们从复杂的数据中获取有用的信息。
在自动化考研中，数据挖掘可以用于故障诊断、异常检测和预测分析等方面，提高系统的可靠性和性能。
总结：自动化考研中的智能控制与信息处理是该领域的重要研究方向。
智能控制涉及模糊控制、遗传算法和神经网络等方法，可以实现对复杂问题的控制。
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。
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。
基于神经网络的智能控制方法研究
基于神经网络的智能控制方法研究一、引言神经网络具有类似人脑的学习和决策功能，因此在智能控制领域广受关注。
本文将探讨基于神经网络的智能控制方法及其研究进展。
二、神经网络基础知识1.人工神经元模型人工神经元是一种模拟生物神经元的计算单元。
常见的人工神经元模型包括McCulloch-Pitts模型、Sigmoid模型、ReLU模型等。
2.神经网络结构神经网络通常由输入层、隐层和输出层组成。
输入层接受外部输入，隐层对输入进行处理和转换，输出层将最终结果输出。
3.神经网络训练神经网络的训练通常采用反向传播算法，通过调整网络权重和偏置值，最小化输出与实际结果之间的误差。
三、基于神经网络的智能控制方法1.前向神经网络控制前向神经网络控制是指将神经网络作为一种映射函数，将输入映射为输出。
通过训练神经网络，使其能够对复杂非线性环境作出正确的响应。
2.逆向神经网络控制逆向神经网络控制是指通过权重反向传播算法，计算输入和输出之间的关系，从而实现逆向控制。
逆向神经网络控制可以在不知道受控对象动态特性的情况下，通过示教输入和输出数据得到控制规律。
3.模糊神经网络控制模糊神经网络控制将模糊逻辑和神经网络相结合，实现模糊逻辑控制的非线性、模糊性和自适应优势。
通过学习数据得出模糊知识库并进行控制。
4.遗传神经网络控制遗传神经网络控制将遗传算法与神经网络相结合，实现优化神经网络结构和参数的目的。
通过与遗传算法结合，能够快速获得最优网络结构和权重参数。
四、应用基于神经网络的智能控制广泛应用于各个领域，下面列举几个典型应用。
1.机器人控制基于神经网络的机器人控制可以实现智能化的动态路径规划、协作控制和自适应控制，提高机器人操作的准确性和效率。
2.电力系统运行控制电力系统是一种高度复杂如有象如虚的非线性系统。
基于神经网络的电力系统运行控制可以对电力系统进行实时监测和控制，提高电力系统的稳定性和可靠性。
3.工业过程控制工业过程控制中，过程控制变量与输入之间的关系是非常复杂和非线性的。
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。
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神经网络在控制中的应用 23
5.2 神经网络控制
5.2.5 神经网络学习控制(neural network learning control)
神经网络在控制中的应用 24
5.2 神经网络控制
神经网络学习控制系统将神经网络与常规误差反馈控 制结合起来，首先用 NN 学习对象的逆动力学模型， 然后用 NN 作为前馈控制器与误差反馈控制器构成复 合控制器来控制对象。系统以反馈控制器的输出作为 评价函数来调节神经网络的权值。这样，在控制之初， 反馈控制器的作用较强，而随着控制过程的进行， NN 得到越来越多的学习，反馈控制器的作用越来越 弱，NN控制器的作用越来越强。
神经网络在控制中的应用 8
5.1 神经网络系统辨识 5.1.3 递归神经网络系统辨识
( 0) w1
x1
(1) w11
( 2) w11
y1
x2
y2
……
xn
( 0) wn
(1) wnl
ym
( 2) wlm
递归神经网络结构
神经网络在控制中的应用 9
5.1 神经网络系统辨识
递归神经网络的输入输出关系可以描述为：
神经网络在控制中的应用 5
5.1 神经网络系统辨识
u(t) 对象
y(t-1) Z-1
y(t)
… …
…
Z-1 y(t-n) Z-1 u(t-1) Z-1
ˆ (t ) y
BP
… …
…
u(t-n)
多层前向BP网络系统辨识原理图
神经网络在控制中的应用 6
5.1 神经网络系统辨识
网络的输出可以通过下式计算得到：
(2) nm1 (1) ˆ (t ) w j H ( wij xi ) y j 1 i 1
l
X [ x1 , x2 ,
, xnm1 ]
, y(t n), u(t ), u(t 1), , u(t m)]
[ y(t 1), y(t 2),
神经网络在控制中的应用 26
5.2 神经网络控制
y(k d ) f ( y(k d 1), , y(k d n), u(k ), u(k 1), , u(k m))
1 J ( y (k d ) y (k d )) 2 2
y(k d ) f ( y(k d 1), , y(k d n), u(k ), u(k 1), , u(k 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
神经网络在控制中的应用 7
5.1 神经网络系统辨识
定义网络训练的目标函数为：
ˆ (t )) J ( y(t ) y
1 2
2
则网络训练的BP算法可以描述为： J J (1) (1) (2) (2) wij (t 1) wij (t ) 2 (1) w j (t 1) w j (t ) 1 (2) wij w j
ˆ J J y nm1 (1) ˆ ) H wij xi (2) ( y y (2) ˆ w j w j y i 1
ˆ J J y (2) ˆ ( y y ) w j H xi (1) (1) ˆ wij wij y
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。
神经网络在控制中的应用 16
5.2 神经网络控制
5.2.3 神经网络内模控制(neural network inner mode control)
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。
神经网络在控制中的应用 18
5.2 神经网络控制
5.2.4 神经网络自适应控制(neural network adaptive control) (1) 神经网络模型参考自适应控制 (neural network model reference adaptive control) 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。
神经网络在控制中的应用 4
5.1 神经网络系统辨识 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。
神经网络在控制中的应用 10
5.1 神经网络系统辨识
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。
神经网络在控制中的应用 11
神经网络在控制中的应用 25
5.2 神经网络控制
5.2.6 神经网络预测控制(neural network predictive control)
先用神经网络预测模型，根据过去的输入序列和输出序 列及当前的输入来预测被控对象的未来输出值，再利用 控制算法在线校正和优化被控对象的动态行为，最终使 被控对象的输出跟踪期望轨迹稳定在设定值上。
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。
神经网络在控制中的应用 3
5.1 神经网络系统辨识 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。
对象
u
y
e
辨识模型
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。
5.1 神经网络系统辨识
学习算法
递归网络
ˆ (k ) y
u (k )
y (k 1)
z 1
&k )
神经网络在控制中的应用 12
5.2 神经网络控制
神经网络在控制中主要起以下作用： (1)在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；
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 神经网络在控制中的应用 21 NNC可以得到及时有效的训练。
5.2 神经网络控制
(2) 神经网络自校正控制(neural network self-turning control) 自校正调节器的目的是在控制系统参数变化的情况下， 自动调整控制器参数，消除扰动的影响，以保证系统 的性能指标。在这种控制方式中，神经网络(NN)用 作过程参数或某些非线性函数的在线估计器。
神经网络在控制中的应用 14
5.2 神经网络控制
5.2.2 神经网络逆控制(neural network inverse control)
逆动力学 期望值r NNC 被控对象 输出值y
目标函数
神经网络在控制中的应用 15
5.2 神经网络控制
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。
1) 当模型精确时，对象和控制器同时稳定就意味闭 环系统稳定； 2) 当闭环系统稳定时，若控制器取为模型逆，则不 论有无外界干扰d，均可实现理想控制y=r； 3) 当闭环系统稳定时，只要控制器和模型的稳态增 益乘积为1，则系统对于阶跃输入及阶跃干扰均不 存在输出静差。
神经网络在控制中的应用 17
5.2 神经网络控制
神经网络在控制中的应用 28
5.2 神经网络控制
经典增量式数字PID 的控制算法为：
u(k ) u(k 1) k p (e(k ) e(k 1)) k i e(k ) k d (e(k ) 2e(k 1) e(k 2))
NN 是一个三层BP 网络, 有M个输入节点、N 个隐 含节点、 3个输出节点。输入节点对应所选的系统 运行状态量, 输出节点分别对应PID 控制器的3个可 调参数kp , ki , kd 。
神经网络在控制中的应用 22
5.2 神经网络控制
假设被控对象的模型为 yk+1＝f(yk)+g(yk)· uk 则用神经网络对非线性函数f(yk)和g(yk)进行辨识， 假设其在线计算估计值fd(yk)和gd(yk)，则调节器的 自适应控制律为 uk=(yd -fd(yk)/gd(yk) 此时系统的传递函数为1
神经网络在控制中的应用 19
5.2 神经网络控制
神经网络模型参考直接自适应控制
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，然后神 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。
神经网络在控制中的应用 20
5.2 神经网络控制
y ( k d ) y (k d ) e e y (k ) y (k )
1 1 2 J ( y (k d ) y (k d )) ( y (k ) y (k )) 2 2 2