神经网络控制教程文件
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神经网络PID控制
一十
NNI
十
十
x₁(k)=e(k)x₂(k)=△e(k)=e(k)-e(k-1)x₃(k)=△²e(k)=e(k)-2e (k-1)+e(k-2)e(k)=r(k)-y(k)NNC 的输出为：△u(k)=k₁x₁(k)+k₂x₂(k)+k₃x₃(k)式中，}i=1,2,3 为权系数，△u(k) 为输入信号的加权和。由此可见，NNC 具有增量D 控制的结构
i=1,2,…,Q-1
BP网络的输入层节点的输为
网络的隐含层输入、输为
·神经网络PID控制 20
o(k)=1
(13)
(14)
式中o 为输出层权系数 阈值，
网络的输出层的输入输出为
·神经网络PID控制 21
图二 神经网络PID控制系统结构图
·神经网络PID控制 17
二、方案二
被控对象
u
个
经典PID控制算式为u(k)=u(k-1)+Kp[e(k)-e(k-1)]+K,e(k)+K,[e(k)-2e(k-1) + e(k-2)1
7.由(20)式，计算修正输出层敝系数。(k);8.由(21)式，计算修正隐含层敝系数。)(k);9.置k=k+1, 返回到“3”,直到性能指标J 满足要求。
·神经网络PID控制 26
系数a(k)是慢时变的，a(k)=1.2(1-0.8e -01k),神经网络结构为4—5—3,输入层的个神经元分别为模型翰入r(k)、 输 出(k)、误 差(k)和常量。学习速率=0.25,动量系数=0.05,加权系数初始值取随[=0.50.5]上的随机数。当输入信号为幅值是的正弦信号(t)sin(2πt)时，取采样时间为.001s,仿真结果如图所示。·神经网络PID控制 27
NNI
十
十
x₁(k)=e(k)x₂(k)=△e(k)=e(k)-e(k-1)x₃(k)=△²e(k)=e(k)-2e (k-1)+e(k-2)e(k)=r(k)-y(k)NNC 的输出为：△u(k)=k₁x₁(k)+k₂x₂(k)+k₃x₃(k)式中，}i=1,2,3 为权系数，△u(k) 为输入信号的加权和。由此可见，NNC 具有增量D 控制的结构
i=1,2,…,Q-1
BP网络的输入层节点的输为
网络的隐含层输入、输为
·神经网络PID控制 20
o(k)=1
(13)
(14)
式中o 为输出层权系数 阈值，
网络的输出层的输入输出为
·神经网络PID控制 21
图二 神经网络PID控制系统结构图
·神经网络PID控制 17
二、方案二
被控对象
u
个
经典PID控制算式为u(k)=u(k-1)+Kp[e(k)-e(k-1)]+K,e(k)+K,[e(k)-2e(k-1) + e(k-2)1
7.由(20)式，计算修正输出层敝系数。(k);8.由(21)式，计算修正隐含层敝系数。)(k);9.置k=k+1, 返回到“3”,直到性能指标J 满足要求。
·神经网络PID控制 26
系数a(k)是慢时变的，a(k)=1.2(1-0.8e -01k),神经网络结构为4—5—3,输入层的个神经元分别为模型翰入r(k)、 输 出(k)、误 差(k)和常量。学习速率=0.25,动量系数=0.05,加权系数初始值取随[=0.50.5]上的随机数。当输入信号为幅值是的正弦信号(t)sin(2πt)时，取采样时间为.001s,仿真结果如图所示。·神经网络PID控制 27
BP神经网络教程文件
传输函数，输出函数，限幅函数
将可能的无线域变换到指定的有限范围输出。
单调增函数，通常为"非线性函数"
网络输入 net W x n i xi
i 1
--神经元的输入兴奋总量是多个输入的代数和
其中
输出 y f (net)
- -单输出(标量)
--执行该神经元所获得的网络输入的变换
(1) 基本的人工神经元模型
O
l j
O
l j
神经元之间的连接强度可以随训练改变 学习、遗忘、疲劳 ----神经网络中各神经元之间连接的强弱，按外部的 激励信号做自适应变化
➢ 兴奋与抑制 信号可以起兴奋作用，也可以起抑制作用 一个神经元接受信号的累积效果（综合大小，代
数和）决定该神经元的状态(兴奋、抑制) 每个神经元可以有一个“阈值”
2. 人工神经网络与人工神经元
神经网络的计算通过网络结构实现； 不同网络结构可以体现各种不同的功能； 网络结构的参数是通过学习逐渐修正的。
(1)基本的人工神经元模型
McCulloch-Pitts神经元模型 输入信号；链接强度与权向量； 信号累积 激活与抑制
人工神经元模型的三要素 :
一组连接 一个加法器 一个激励函数
连接权值，突触连接强度
权值 权值
0，激活 0，抑制
输入信号关于神经元突触的线性加权
将神经元的输出信号限制在有限范围内
输入信号
n维输入向量x = x1,..., xn T
x是来自其它n个神经元的输出； 也可以是来自外部的输入信号
权向量
n维权向量W = 1,...,n T ,i R
相当于突触的连接强度。
传递函数 转移函数,激励 激活函数
将可能的无线域变换到指定的有限范围输出。
单调增函数，通常为"非线性函数"
网络输入 net W x n i xi
i 1
--神经元的输入兴奋总量是多个输入的代数和
其中
输出 y f (net)
- -单输出(标量)
--执行该神经元所获得的网络输入的变换
(1) 基本的人工神经元模型
O
l j
O
l j
神经元之间的连接强度可以随训练改变 学习、遗忘、疲劳 ----神经网络中各神经元之间连接的强弱，按外部的 激励信号做自适应变化
➢ 兴奋与抑制 信号可以起兴奋作用，也可以起抑制作用 一个神经元接受信号的累积效果（综合大小，代
数和）决定该神经元的状态(兴奋、抑制) 每个神经元可以有一个“阈值”
2. 人工神经网络与人工神经元
神经网络的计算通过网络结构实现； 不同网络结构可以体现各种不同的功能； 网络结构的参数是通过学习逐渐修正的。
(1)基本的人工神经元模型
McCulloch-Pitts神经元模型 输入信号；链接强度与权向量； 信号累积 激活与抑制
人工神经元模型的三要素 :
一组连接 一个加法器 一个激励函数
连接权值，突触连接强度
权值 权值
0，激活 0，抑制
输入信号关于神经元突触的线性加权
将神经元的输出信号限制在有限范围内
输入信号
n维输入向量x = x1,..., xn T
x是来自其它n个神经元的输出； 也可以是来自外部的输入信号
权向量
n维权向量W = 1,...,n T ,i R
相当于突触的连接强度。
传递函数 转移函数,激励 激活函数
神经网络PID控制 43页PPT文档
e (k ) e (k ) e (k 1 )
2 e (k ) e (k ) 2 e (k 1 ) e (k 2 )
10
4. 由 NNC 产生 u ( k ), 将 u ( k )同时送到对象及 NNI 。 5 . 用下列各式前向计算 NNI 的输出 yˆ ( k 1 )。
式 中 ， y ( k )， u ( k )为 系 统输 出 和 输 入；
n
、
y
n
u
为
y
和
u
的阶次； F 为非线性函数。上式可 改写为
y ( k 1 ) F
y(k
),
y(k
1),
,
y(k
n
＋
y
1
),
u(k
),
u(k
1),
,
u(k
n
＋
u
1
)
(3)
4
NNI 采用三层BP网络，网络的输入层有 nI ny nu 1 个神经元。其构成为
(
k
)
j0
Oi(2) (k )
f
net
( i
2
)
(
k
)
i 1,2,, Q 1
OQ(2) (k ) 1
(4)
(5)
5
图二 辨识器网络NNI 结构图
6
(
5
)式中
(2 ij
)为
隐含
层加权系数，
(2) i(ny
n
u
)
为
2 e (k ) e (k ) 2 e (k 1 ) e (k 2 )
10
4. 由 NNC 产生 u ( k ), 将 u ( k )同时送到对象及 NNI 。 5 . 用下列各式前向计算 NNI 的输出 yˆ ( k 1 )。
式 中 ， y ( k )， u ( k )为 系 统输 出 和 输 入；
n
、
y
n
u
为
y
和
u
的阶次； F 为非线性函数。上式可 改写为
y ( k 1 ) F
y(k
),
y(k
1),
,
y(k
n
＋
y
1
),
u(k
),
u(k
1),
,
u(k
n
＋
u
1
)
(3)
4
NNI 采用三层BP网络，网络的输入层有 nI ny nu 1 个神经元。其构成为
(
k
)
j0
Oi(2) (k )
f
net
( i
2
)
(
k
)
i 1,2,, Q 1
OQ(2) (k ) 1
(4)
(5)
5
图二 辨识器网络NNI 结构图
6
(
5
)式中
(2 ij
)为
隐含
层加权系数，
(2) i(ny
n
u
)
为
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。
神经网络控制基础人工神经网络课件ppt课件
其他工业领域应用案例
电力系统
神经网络控制可以应用于电力系统的负荷预测、故障诊断和稳定性 分析等方面，提高电力系统的运行效率和安全性。
化工过程控制
神经网络控制可以对化工过程中的各种参数进行实时监测和调整， 确保生产过程的稳定性和产品质量。
航空航天
神经网络控制在航空航天领域的应用包括飞行器的姿态控制、导航控 制和故障诊断等，提高飞行器的安全性和性能。
05 神经网络控制性能评估与优化
性能评估指标及方法
均方误差（MSE）
衡量神经网络输出与真实值之间的误差，值越小表示性能越好。
准确率（Accuracy）
分类问题中正确分类的样本占总样本的比例，值越高表示性能越好。
交叉验证（Cross-Validation）
将数据集分成多份，轮流作为测试集和训练集来评估模型性能。
强化学习在神经网络控制中应用
强化学习原理
通过与环境进行交互并根据反馈信号进行学习的方法，使神经网络能够自主学习 到最优控制策略。
强化学习算法
包括Q-learning、策略梯度等算法，用于求解神经网络控制中的优化问题，实现 自适应控制。
04 神经网络控制系统设计与实现
系统需求分析
功能性需求
明确系统需要实现的功能，如 数据输入、处理、输出等。
非监督学习
无需已知输出数据，通过挖掘输入数 据中的内在结构和特征进行学习，常 用于聚类、降维等任务。
深度学习在神经网络控制中应用
深度学习模型
通过构建深层神经网络模型，实现对复杂非线性系统的建模与控制，提高控制 精度和性能。
深度学习优化算法
采用梯度下降等优化算法对深度学习模型进行训练，提高训练效率和模型泛化 能力。
神经网络控制
M—P模型的提出兴起了对神经网络的研究。
(2) 1949年心理学家D．O．Hebb提出神经元之间突触联系强度可变 的假设。他认为学习过程是在突触上发生的，突触的联系强度随其前 后神经元的活动而变化。根据这一假设提出的学习率为神经网络的学 习算法奠定了基础。
(3) 1958年，Rosenblatt提出感知机，第一次把神经网络的研究付 诸工程实践。这是一种学习和自组织的心理学模型，它基本上符合 神经生理学的知识，模型的学习环境是有噪声的，网络构造中存在 随机连接，这符合动物学习的自然环境。这种类型的机器显然有可 能应用于模式识别、联想记忆等方面。
3．兴盛阶段
再次兴起的原因：
（1）计算机不具备学习能力。在处理能明确定义的问题或运用能明 确定义的概念作为知识时，计算机比较容易对它们进行处理，但是对 一些知识背景不清楚、推理规则不明确、环境信息十分复杂的知识处 理或是算法难以提取的信息处理任务往往感到很困难。 （2）日本第五代机计划远未达到预想水平，也倾向使人觉得有必要 进一步弄清人们习以为常的认知功能是如何进行的．这些认知功能包 括视、听觉感知，学习记忆，运动控制等．从而使人们认识到不能拘 泥一格而必须开拓新的思路，探索新的人类智能实现途径。这时原来 已出现过的，与人脑的生理组织更为接近的神经网络模型就自然成为 理想的候选模型。
兴盛阶段的标志：
（1）近些年来．许多科学家提出了许多种具备不同信息处理能力的神 经网络模型，至今为止。约已开发出了三十多种。神经网络也 被应用到了许多信息处理领域，如模式别、自动控制、信号处理、辅助 决策、人工智能等等。 （2）神经计算机的研究也为神经网络的理论研究和应用研究促供了 强有力的支持，各大学、科研团体和公司开发了许多神经网络模拟软 件包、各种型号的电子神经计算机以及许多神经网络芯片。 （3）1987年6月在美国加州举行了第一届神经网络国际会议，并成立 了国际神经网络学会，以后每年召开两次国际联合神经网络大会 (IJCNN)。 1990年12月在北京召开了我国首届神经网络学术大会，在南 京召开的1991中国神经网络学术大会上成上了中国神经网络学会。当前 发行了两种专门介绍神经网络研究的刊物，《IEEE Transaction on Neural Network》和《Neural Network》
第6章神经网络控制PPT课件
18
第18页/共52页
4．竞争式学习 • 竞争式学习属于无教师学习方式。此种学习方式利用不同层间的神经元发生兴
奋性联接，以及同一层内距离很近的神经元间发生同样的兴奋性联接，而距离 较远的神经元产生抑制性联接。在这种联接机制中引人竟争机制的学习方式称 为竟争式学习。它的本质在于神经网络中高层次的神经元对低层次神经元的输 入模式进行竞争识别。
• 2). 网络能通过学习带正确答案的实例集自动提取“合理的”求 解规则，即具有自学习能力；
30
第30页/共52页
2．多层前向BP网络的问题：
1). BP算法的学习速度很慢 2). 网络训练失败的可能性较大 3). 难以解决应用问题的实例规模和网络规模间 的矛盾 4). 网络结构的选择尚无一种统一而完整的理论 指导，一般只能由经验选定 5). 新加入的样本要影响已学习成功的网络，而 且刻画每个输入样本的特征的数目也必须相同 6). 网络的预测能力第（31页也/共称52页泛化能力、推广能力） 31
33
第33页/共52页
神经网络训练的具体步骤如下
1．获取训练样本集
获取训练样本集合是训练神经网络的第一步，也是十 分重要和关键的一步。它包括训练数据的收集、分析、 选择和预处理等
2．选择网络类型与结构
神经网络的类型很多，需要根据任务的性质和要求来 选择合适的网络类型。
3．训练与测试
最后一步是利用获取的训练样本对网络进行反复训练， 直至得到合适的映射结果。
3．BP网络学习算法的改进
• 1). 增加“惯性项 • 2). 采用动态步长 • 3). 与其他全局搜索算法相结合 • 4). 模拟退火算法
• 目前在神经网络的学习中，基于梯度的算法都不能从理论上保证收敛结果是 全局最优的。
第18页/共52页
4．竞争式学习 • 竞争式学习属于无教师学习方式。此种学习方式利用不同层间的神经元发生兴
奋性联接，以及同一层内距离很近的神经元间发生同样的兴奋性联接，而距离 较远的神经元产生抑制性联接。在这种联接机制中引人竟争机制的学习方式称 为竟争式学习。它的本质在于神经网络中高层次的神经元对低层次神经元的输 入模式进行竞争识别。
• 2). 网络能通过学习带正确答案的实例集自动提取“合理的”求 解规则，即具有自学习能力；
30
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2．多层前向BP网络的问题：
1). BP算法的学习速度很慢 2). 网络训练失败的可能性较大 3). 难以解决应用问题的实例规模和网络规模间 的矛盾 4). 网络结构的选择尚无一种统一而完整的理论 指导，一般只能由经验选定 5). 新加入的样本要影响已学习成功的网络，而 且刻画每个输入样本的特征的数目也必须相同 6). 网络的预测能力第（31页也/共称52页泛化能力、推广能力） 31
33
第33页/共52页
神经网络训练的具体步骤如下
1．获取训练样本集
获取训练样本集合是训练神经网络的第一步，也是十 分重要和关键的一步。它包括训练数据的收集、分析、 选择和预处理等
2．选择网络类型与结构
神经网络的类型很多，需要根据任务的性质和要求来 选择合适的网络类型。
3．训练与测试
最后一步是利用获取的训练样本对网络进行反复训练， 直至得到合适的映射结果。
3．BP网络学习算法的改进
• 1). 增加“惯性项 • 2). 采用动态步长 • 3). 与其他全局搜索算法相结合 • 4). 模拟退火算法
• 目前在神经网络的学习中，基于梯度的算法都不能从理论上保证收敛结果是 全局最优的。
4-4神经网络控制PPT课件
4.4 几种典型的神经网络
网络输出 u x )的非线性映射，径向基 RBF网络的输入层到隐含层实现 x i( 网络隐含层节点的作用函数一般取下列几种形式
最常用的是高斯激活函数
采用高斯基函数，具备如下优点： (1)表示形式简单，即使对于多变量输入也不增加太多的复改性； (2)径向对称； (3)光滑性好，任意阶导数存在； (4)由于该基函数表示简单且解析性好，因而使于进行理论分析。
其中，f 函数为Sigmoid函数
4.4 几种典型的神经网络
(4)调整权值，按误差反向传播方向，从输出节点开始返回到隐层按下式 修正权值
(5)返回第(2)步重复，直至误差满足要求为止。 使用BP算法应注意的几个问题 (1)学习速率 η的选锋非常重要。 (2)在设置各训练样本的期望输出分量时，不能设置为1或0，以设置为 0.9或0.1较为适宜。 (3)若实际问题给予网络的输入量较大，需做归一化处理，网络的输出也 要进行相应的处理。 (4)各加权系数的初值以设置为随机数为宜。 (5)在学习过程中，应尽量避免落入某些局部最小值点上，引入惯性项有 可能使网络避免落入某一局部最小值。
4.4 几种典型的神经网络
4.4.2 径向基神经网络
1985年，Powell提出了多变量插值的径向基函数(Radial Basis Function，RBF)方法。 径向基函数网络比BP网络需要更多的神经元，但是它能够按时间片 来训练网络。径向基网络是一种局部逼近网络，已证明它能以任意精度 逼近任一连续函数。 构成RBF网络的基本思想：用RBF作为隐单元的“基”构成隐含层 空间，这样就可将输入矢量直接(即不通过权连接)映射到隐空间。当 RBF的中心点确定以后，这种映射关系也就确定了。而隐含层空间到输 出空间的映射是线性的，即网络的输出是隐单元输出的线性加权和。此 处的权即为网络可调参数。
神经网络控制系统教程PPT(MATLAB基于Simulink的三种典型神经网络控制系统学习资料)
22
1. 基于传统控制理论的神经控制将神经网络作为传统控制系统中的一个或几个部分，用以充当辨识器，或对象模型，或控制器，或估计器，或优化计算等。这种方式很多，常见的一些方式归纳如下：
22
(a)
(b)
图3-3 神经直接逆动态控制系统
1)．神经直接逆动态控制神经直接逆动态控制采用受控对象的一个逆模型，它与受控对象串联，以便使系统在期望响应（网络输入
22
（2）神经间接自校正控制间接自校正控制一般称为自校正控制。自校正控制是一种利用辨识器将对象参数进行在线估计，用控制器实现参数的自动整定相结合的自适应控制技术，它可用于结构已知而参数未知但恒定的随机系统，也可用于结构已知而参数缓慢变化的随机系统。
图3-4 神经自校正控制系统
22
神经自校正控制结构如图3-4所示，它由一个自校正控制器和一个能够在线辨识的神经网络辨识器组成。自校正控制器与被控对象构成反馈回路，根据神经网 络辨识器和控制器设计规则，以得到控制器的参数。 可见，辨识器和自校正控制器的在线设计是自校正控 制实现的关键。
22
上述两种分类并无本质差别，只是后者划分更细一些，几乎涉及到传统控制、系统辨识。滤波和预报等所有方面，这也间接地反映了随着神经网络理论和应用研究的深入，将向控制领域、信息领域等进一步透。为了更能从本质上认识神经网络在实现智能控制中的作用和地位。1998年李士勇将神经网络控制从它与传统控制和智能控制两大门类的结合上考虑分为两大类：即基于传统控制理论的神经控制和基于神经网络的智能控制两大类。
神经网络控制系统
1
神经网络控制理论基于Simulink的三种典型神经网络控制系统
神经网络发展至今已有半个多世纪的历史，概括起来经历了三个阶段：20世纪40 60年代的发展初期； 70年代的研究低潮期；80年代，神经网络的理论研究取得了突破性进展。神经网络控制是将神经网络在相应的控制系统结构中当做控制器或辨识器。神经网络控制的发展，虽仅有十余年的历史，但已有了多种控制结构。
1. 基于传统控制理论的神经控制将神经网络作为传统控制系统中的一个或几个部分，用以充当辨识器，或对象模型，或控制器，或估计器，或优化计算等。这种方式很多，常见的一些方式归纳如下：
22
(a)
(b)
图3-3 神经直接逆动态控制系统
1)．神经直接逆动态控制神经直接逆动态控制采用受控对象的一个逆模型，它与受控对象串联，以便使系统在期望响应（网络输入
22
（2）神经间接自校正控制间接自校正控制一般称为自校正控制。自校正控制是一种利用辨识器将对象参数进行在线估计，用控制器实现参数的自动整定相结合的自适应控制技术，它可用于结构已知而参数未知但恒定的随机系统，也可用于结构已知而参数缓慢变化的随机系统。
图3-4 神经自校正控制系统
22
神经自校正控制结构如图3-4所示，它由一个自校正控制器和一个能够在线辨识的神经网络辨识器组成。自校正控制器与被控对象构成反馈回路，根据神经网 络辨识器和控制器设计规则，以得到控制器的参数。 可见，辨识器和自校正控制器的在线设计是自校正控 制实现的关键。
22
上述两种分类并无本质差别，只是后者划分更细一些，几乎涉及到传统控制、系统辨识。滤波和预报等所有方面，这也间接地反映了随着神经网络理论和应用研究的深入，将向控制领域、信息领域等进一步透。为了更能从本质上认识神经网络在实现智能控制中的作用和地位。1998年李士勇将神经网络控制从它与传统控制和智能控制两大门类的结合上考虑分为两大类：即基于传统控制理论的神经控制和基于神经网络的智能控制两大类。
神经网络控制系统
1
神经网络控制理论基于Simulink的三种典型神经网络控制系统
神经网络发展至今已有半个多世纪的历史，概括起来经历了三个阶段：20世纪40 60年代的发展初期； 70年代的研究低潮期；80年代，神经网络的理论研究取得了突破性进展。神经网络控制是将神经网络在相应的控制系统结构中当做控制器或辨识器。神经网络控制的发展，虽仅有十余年的历史，但已有了多种控制结构。
智能控制简明教程 第五章 神经网络控制方法
2.神经PID控制器
设输入、出采样序列r(k), y(k), PID控制算法
k
u(k) kpe(k) ki e (k) kd [e(k) e(k 1)] k 0
e(k) r(k) y(k)
e(k )
采用线性神经元NNC，其输入
k
c1(k) e(k)，c2 (k) ej (k)，c3(k) e(k) j0
2
wi
(k
1)
1
E1 (k ) 2wi (k )
••••••••••••••• 1e1(k 1)Oi (k) 2wi (k)
隐层••
1wij (k 1) 1e1(k 1) f '[xi (k)][1wi (k)]I j (k ) ••••••••••••••• 1wij (k )
••••••2wi (k ) 2 wi (k ) 2 wi (k 1) ••••••1wij (k ) 1wij (k ) 1wij (k 1)
参模
r
u
NNC
对象
y
NNI
yˆ
间接型
4.神经PID控制
NNC PID
NNI Pˆ
r
e PID u 对象
y
NNI yˆ
5.2 神经PID控制 1.神经辨识器 设对象为： y(k 1) g[ y(k) y(k n 1)， •••••••••••••••••u(k) u(k m 1)]•••n m•
g[]未知，由NNI 在线辨识
采用BP、三层，输入 /出序列{u(k), y(k)} ••
r 自适应PID
e NNC
u
y
对象
学习算法
e2
NNI
yˆ
学习算法
《神经网络控制》课件
1 神经网络控制的局限性
神经网络控制需要大量的数据和计算资源，对模型的训练和调整要求较高。
2 神经网络控制的挑战
在复杂系统的实时控制和稳定性问题上，神经网络控制仍然面临挑战。
3 神经网络控制未来发展的方向
未来，神经网络控制将更加注重与其他控制技术的结合，如模糊控制、强化学习等。
总结
神经网络控制的优势 和局限性
《神经网络控制》PPT课 件
# 神经网络控制PPT课件
介绍神经网络控制
定义神经网络控制
神经网络控制是利用神经网络模型来设计控制器，实现对系统的控制和优化。
神经网络控制的作用和优势
神经网络控制具有非线性建模能力和适应性，可以处理复杂系统和非线性控制问题。
神经网络控制的发展历程
神经网络控制起源于20世纪80年代，经历了多个阶段的发展，如BP神经网络、RBF神经网络 等。
神经网络控制具有非线性建模 能力和适应性，但对数据和计 算资源要求较高。
神经网络控制的发展 前景
神经网络控制在自动化控制领 域有着广阔的应用前景，将与 其他技术相结合。
未来研究方向
进一步研究神经网络控制与其 他控制技术的融合，提高控制 系统的稳定性和性能。
神经网络的基本单元是神经元，其模型
前馈神经网络和反馈神经网络
2
和激活函数决定了神经网络的行为和表 达能力。
前馈神经网络是一种信息传递方向单一
的网络结构，而反馈神经网络具有循环
连接，在动态系统的控制中应用广泛。
3
训练神经网络的方法
常见的神经网络训练方法包括反向传播 算法、遗传算法、粒子群优化等，用于 调整网络参数以实现优化和学习。
神经网络控制实例
倒立摆控制
自适应神经网络PID
神经网络控制需要大量的数据和计算资源，对模型的训练和调整要求较高。
2 神经网络控制的挑战
在复杂系统的实时控制和稳定性问题上，神经网络控制仍然面临挑战。
3 神经网络控制未来发展的方向
未来，神经网络控制将更加注重与其他控制技术的结合，如模糊控制、强化学习等。
总结
神经网络控制的优势 和局限性
《神经网络控制》PPT课 件
# 神经网络控制PPT课件
介绍神经网络控制
定义神经网络控制
神经网络控制是利用神经网络模型来设计控制器，实现对系统的控制和优化。
神经网络控制的作用和优势
神经网络控制具有非线性建模能力和适应性，可以处理复杂系统和非线性控制问题。
神经网络控制的发展历程
神经网络控制起源于20世纪80年代，经历了多个阶段的发展，如BP神经网络、RBF神经网络 等。
神经网络控制具有非线性建模 能力和适应性，但对数据和计 算资源要求较高。
神经网络控制的发展 前景
神经网络控制在自动化控制领 域有着广阔的应用前景，将与 其他技术相结合。
未来研究方向
进一步研究神经网络控制与其 他控制技术的融合，提高控制 系统的稳定性和性能。
神经网络的基本单元是神经元，其模型
前馈神经网络和反馈神经网络
2
和激活函数决定了神经网络的行为和表 达能力。
前馈神经网络是一种信息传递方向单一
的网络结构，而反馈神经网络具有循环
连接，在动态系统的控制中应用广泛。
3
训练神经网络的方法
常见的神经网络训练方法包括反向传播 算法、遗传算法、粒子群优化等，用于 调整网络参数以实现优化和学习。
神经网络控制实例
倒立摆控制
自适应神经网络PID
【全文】智能控制--神经网络控制--ppt课件 (1)
性变化时，神经网络也能通过不断地调整权值和阈值自适应地跟踪对象 系统的变化。)
③ 对于神经网络控制系统，其中的辨识是以系统在闭环 控制下所得到的观测数据进行的，因此一般属在线辨 识。对于时变系统，则只能使用在线辨识。
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21
神经网络建模的考虑因素
✓ 模型的选择
精确性和复杂性的权衡；对神经网络辨识而言，权衡 表现为网络隐含层数的选择和隐含层内节点的选择。
神经网络自适应控制；
神经网络内模控制；
神经网络预测控制；
神经网络自适应评判控制；
神经网络混合控制。
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5
(1) 神经网络监督控制
✓ 神经网络控制器是前馈控制器，建立被控对象的 逆模型；
✓ 神经网络控制器基于传统控制器的输出，在线学 习调整网络的权值，使反馈控制输入趋近于零， 从而使神经网络控制器逐渐在控制作用中占据主 导地位，最终取消反馈控制器的作用；
PPT课件
52
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53
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54
PPT课件
55
…
神经网络逆 模型辨识
…
对象
建立逆模型时神经网络的训练示意图
PPT课件
56
…
神经网络
对象
…
神经网络控制器
直接逆模型网络控制器的控制系统结构示意图
(运行于静态参数环境)
PPT课件
57
3.8.2 直接神经网络控制器的设计
PPT课件
58
解：
神经网络控制器的学习： 就是寻找一种有效的途径进行网络连接权阵或网 络结构的修改，从而使得网络控制器输出的控制 信号能够保证系统输出跟随系统的期望输出。
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42
神经网络控制器的学习类别
③ 对于神经网络控制系统，其中的辨识是以系统在闭环 控制下所得到的观测数据进行的，因此一般属在线辨 识。对于时变系统，则只能使用在线辨识。
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神经网络建模的考虑因素
✓ 模型的选择
精确性和复杂性的权衡；对神经网络辨识而言，权衡 表现为网络隐含层数的选择和隐含层内节点的选择。
神经网络自适应控制；
神经网络内模控制；
神经网络预测控制；
神经网络自适应评判控制；
神经网络混合控制。
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(1) 神经网络监督控制
✓ 神经网络控制器是前馈控制器，建立被控对象的 逆模型；
✓ 神经网络控制器基于传统控制器的输出，在线学 习调整网络的权值，使反馈控制输入趋近于零， 从而使神经网络控制器逐渐在控制作用中占据主 导地位，最终取消反馈控制器的作用；
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神经网络逆 模型辨识
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对象
建立逆模型时神经网络的训练示意图
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神经网络
对象
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神经网络控制器
直接逆模型网络控制器的控制系统结构示意图
(运行于静态参数环境)
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3.8.2 直接神经网络控制器的设计
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解：
神经网络控制器的学习： 就是寻找一种有效的途径进行网络连接权阵或网 络结构的修改，从而使得网络控制器输出的控制 信号能够保证系统输出跟随系统的期望输出。
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神经网络控制器的学习类别
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1. 前馈型神经网络
前馈型神经网络，又称前向网络（Feed forward NN）。 如图所示，神经元分层排列，有输入层、隐层（亦称 中间层，可有若干层）和输出层，每一层的神经元只 接受前一层神经元的输入。
从学习的观点来看，前馈网络是一种强有力的学习系 统，其结构简单而易于编程；从系统的观点看，前馈 网络是一静态非线性映射，通过简单非线性处理单元 的复合映射，可获得复杂的非线性处理能力。但从计 算的观点看，缺乏丰富的动力学行为。大部分前馈网 络都是学习网络，它们的分类能力和模式识别能力一 般都强于反馈网络，典型的前馈网络有感知器网络、 BP 网络等。
2．Delta（δ）学习规则
δ规则实现了E中的梯度下降，因此使误 差函数达到最小值。但δ学习规则只适用 于线性可分函数，无法用于多层网络。 BP网络的学习算法称为BP算法，是在δ 规则基础上发展起来的，可在多网络上 有效地学习。
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3．概率式学习 从统计力学、分子热力学和概率论中关于系统
稳态能量的标准出发，进行神经网络学习的方 式称概率式学习。神经网络处于某一状态的概 率主要取决于在此状态下的能量，能量越低， 概率越大。同时，此概率还取决于温度参数T。 T越大，不同状态出现概率的差异便越小，较 容易跳出能量的局部极小点而到全局的极小点； T越小时，情形正相反。概率式学习的典型代 表是Boltzmann机学习规则。它是基于模拟退 火的统计优化方法，因此又称模拟退火算法。
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6.1.4 神经网络的学习方法
学习方法是体现人工神经网络智能特性的主要标志， 离开了学习算法，人工神经网络就失去了自适应、自 组织和自学习的能力。目前神经网络的学习方法有多 种，按有无导师来分类，可分为有教师学习 （Supervised Learning）、无教师学习（Unsupervised Learning）和再励学习（Reinforcement Learning）等几 大类。在有教师的学习方式中，网络的输出和期望的 输出（即教师信号）进行比较，然后根据两者之间的 差异调整网络的权值，最终使差异变小。在无教师的 学习方式中，输入模式进人网络后，网络按照一预先 设定的规则（如竞争规则）自动调整权值，使网络最 终具有模式分类等功能。再励学习是介于上述两者之 间的一种学习方式。
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6.2 前向神经网络
6.2.1 感知器网络
感知器（perceptrvon）是一个具有单层 神经元的神经网络，并由线性阈值元件 组成，是最简单的前向网络。它主要用 于模式分类，单层的感知器网络结构如 下图所示。
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感知器的一种学习算法：
随机地给定一组连接权 输入一组样本和期望的输出（亦称之为
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6.1.3 人工神经网络模型
人工神经网络是以工程技术手段来模拟 人脑神经元网络的结构与特征的系统。 利用人工神经元可以构成各种不同拓扑 结构的神经网络，它是生物神经网络的 一种模拟和近似。就神经网络的主要连 接型式而言，目前已有数十种不同的神 经网络模型，其中前馈型网络和反馈型 网络是两种典型的结构模型。
第6章 神经网络控制
1
6.1 概述
6.1.1生物神经元模型 6.1.2 人工神经元模型 6.1.3 人工神经网络模型 6.1.4 神经网络的学习方法
2
6.1.1生物神经元模型
人脑大约包含1012个神经元，分成约1000种类 型，每个神经元大约与102～104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。每个神经元虽然都十分简单，但是如 此大量的神经元之间、如此复杂的连接却可以 演化出丰富多彩的行为方式。同时，如此大量 的神经元与外部感受器之间的多种多样的连接 方式也蕴含了变化莫测的反应方式。
346ຫໍສະໝຸດ 1.2 人工神经元模型人工神经元是对生物神经元的一种模拟 与简化。它是神经网络的基本处理单元。 如图所示为一种简化的人工神经元结构。 它是一个多输入、单输出的非线性元件。
6
7
其输入、输出关系可描述为
n
Ii wijxj i j1
yi f (Ii )
其中，xj(j1,2,,n)是从其他神经元传来的 输入信号；w ij表示从神经元j到神经元i的 连接权值； i 为阈值；f (•) 称为激发函数 或作用函数。
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输出激发函数 f (•)又称为变换函数，它决定 神经元（节点）的输出。该输出为1或0， 取决于其输入之和大于或小于内部阈值 。 函数 i 一般f (具•)有非线性特性。下图表示 了几种常见的激发函数。
1. 阈值型函数（见图（a），（b）） 2. 饱和型函数（见图（c）） 3. 双曲函数（见图（d）） 4. S型函数（见（e）） 5. 高斯函数（见图（f））
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4．竞争式学习 竞争式学习属于无教师学习方式。此种学
习方式利用不同层间的神经元发生兴奋性 联接，以及同一层内距离很近的神经元间 发生同样的兴奋性联接，而距离较远的神 经元产生抑制性联接。在这种联接机制中 引人竟争机制的学习方式称为竟争式学习。 它的本质在于神经网络中高层次的神经元 对低层次神经元的输入模式进行竞争识别。
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神经网络中常用的几种最基本的学习方法
1. Hebb学习规则 两个神经元同时处于激发状态时，它们
之间的连接强度将得到加强，这一论述 的数学描述被称为Hebb学习规则 Hebb学习规则是一种无教师的学习方法， 它只根据神经元连接间的激活水平改变 权值，因此这种方法又称为相关学习或 并联学习。
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2. 反馈型神经网络
反馈型神经网络（Feedback NN）的结构如图 所示。如果总节点（神经元）数为N，那么每 个节点有N个输入和一个输出，也就是说，所 有节点都是一样的，它们之间都可相互连接。
反馈神经网络是一种反馈动力学系统，它需要 工作一段时间才能达到稳定。Hopfield神经网 络是反馈网络中最简单且应用广泛的模型，它 具有联想记忆（Content一Addressible Memory， CAM）的功能，如果将Lyapunov函数定义为 寻优函数，Hopfie1d神经网络还可以用来解决 快速寻优问题。
1. 前馈型神经网络
前馈型神经网络，又称前向网络（Feed forward NN）。 如图所示，神经元分层排列，有输入层、隐层（亦称 中间层，可有若干层）和输出层，每一层的神经元只 接受前一层神经元的输入。
从学习的观点来看，前馈网络是一种强有力的学习系 统，其结构简单而易于编程；从系统的观点看，前馈 网络是一静态非线性映射，通过简单非线性处理单元 的复合映射，可获得复杂的非线性处理能力。但从计 算的观点看，缺乏丰富的动力学行为。大部分前馈网 络都是学习网络，它们的分类能力和模式识别能力一 般都强于反馈网络，典型的前馈网络有感知器网络、 BP 网络等。
2．Delta（δ）学习规则
δ规则实现了E中的梯度下降，因此使误 差函数达到最小值。但δ学习规则只适用 于线性可分函数，无法用于多层网络。 BP网络的学习算法称为BP算法，是在δ 规则基础上发展起来的，可在多网络上 有效地学习。
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3．概率式学习 从统计力学、分子热力学和概率论中关于系统
稳态能量的标准出发，进行神经网络学习的方 式称概率式学习。神经网络处于某一状态的概 率主要取决于在此状态下的能量，能量越低， 概率越大。同时，此概率还取决于温度参数T。 T越大，不同状态出现概率的差异便越小，较 容易跳出能量的局部极小点而到全局的极小点； T越小时，情形正相反。概率式学习的典型代 表是Boltzmann机学习规则。它是基于模拟退 火的统计优化方法，因此又称模拟退火算法。
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6.1.4 神经网络的学习方法
学习方法是体现人工神经网络智能特性的主要标志， 离开了学习算法，人工神经网络就失去了自适应、自 组织和自学习的能力。目前神经网络的学习方法有多 种，按有无导师来分类，可分为有教师学习 （Supervised Learning）、无教师学习（Unsupervised Learning）和再励学习（Reinforcement Learning）等几 大类。在有教师的学习方式中，网络的输出和期望的 输出（即教师信号）进行比较，然后根据两者之间的 差异调整网络的权值，最终使差异变小。在无教师的 学习方式中，输入模式进人网络后，网络按照一预先 设定的规则（如竞争规则）自动调整权值，使网络最 终具有模式分类等功能。再励学习是介于上述两者之 间的一种学习方式。
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6.2 前向神经网络
6.2.1 感知器网络
感知器（perceptrvon）是一个具有单层 神经元的神经网络，并由线性阈值元件 组成，是最简单的前向网络。它主要用 于模式分类，单层的感知器网络结构如 下图所示。
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感知器的一种学习算法：
随机地给定一组连接权 输入一组样本和期望的输出（亦称之为
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6.1.3 人工神经网络模型
人工神经网络是以工程技术手段来模拟 人脑神经元网络的结构与特征的系统。 利用人工神经元可以构成各种不同拓扑 结构的神经网络，它是生物神经网络的 一种模拟和近似。就神经网络的主要连 接型式而言，目前已有数十种不同的神 经网络模型，其中前馈型网络和反馈型 网络是两种典型的结构模型。
第6章 神经网络控制
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6.1 概述
6.1.1生物神经元模型 6.1.2 人工神经元模型 6.1.3 人工神经网络模型 6.1.4 神经网络的学习方法
2
6.1.1生物神经元模型
人脑大约包含1012个神经元，分成约1000种类 型，每个神经元大约与102～104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。每个神经元虽然都十分简单，但是如 此大量的神经元之间、如此复杂的连接却可以 演化出丰富多彩的行为方式。同时，如此大量 的神经元与外部感受器之间的多种多样的连接 方式也蕴含了变化莫测的反应方式。
346ຫໍສະໝຸດ 1.2 人工神经元模型人工神经元是对生物神经元的一种模拟 与简化。它是神经网络的基本处理单元。 如图所示为一种简化的人工神经元结构。 它是一个多输入、单输出的非线性元件。
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其输入、输出关系可描述为
n
Ii wijxj i j1
yi f (Ii )
其中，xj(j1,2,,n)是从其他神经元传来的 输入信号；w ij表示从神经元j到神经元i的 连接权值； i 为阈值；f (•) 称为激发函数 或作用函数。
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输出激发函数 f (•)又称为变换函数，它决定 神经元（节点）的输出。该输出为1或0， 取决于其输入之和大于或小于内部阈值 。 函数 i 一般f (具•)有非线性特性。下图表示 了几种常见的激发函数。
1. 阈值型函数（见图（a），（b）） 2. 饱和型函数（见图（c）） 3. 双曲函数（见图（d）） 4. S型函数（见（e）） 5. 高斯函数（见图（f））
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4．竞争式学习 竞争式学习属于无教师学习方式。此种学
习方式利用不同层间的神经元发生兴奋性 联接，以及同一层内距离很近的神经元间 发生同样的兴奋性联接，而距离较远的神 经元产生抑制性联接。在这种联接机制中 引人竟争机制的学习方式称为竟争式学习。 它的本质在于神经网络中高层次的神经元 对低层次神经元的输入模式进行竞争识别。
16
神经网络中常用的几种最基本的学习方法
1. Hebb学习规则 两个神经元同时处于激发状态时，它们
之间的连接强度将得到加强，这一论述 的数学描述被称为Hebb学习规则 Hebb学习规则是一种无教师的学习方法， 它只根据神经元连接间的激活水平改变 权值，因此这种方法又称为相关学习或 并联学习。
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13
2. 反馈型神经网络
反馈型神经网络（Feedback NN）的结构如图 所示。如果总节点（神经元）数为N，那么每 个节点有N个输入和一个输出，也就是说，所 有节点都是一样的，它们之间都可相互连接。
反馈神经网络是一种反馈动力学系统，它需要 工作一段时间才能达到稳定。Hopfield神经网 络是反馈网络中最简单且应用广泛的模型，它 具有联想记忆（Content一Addressible Memory， CAM）的功能，如果将Lyapunov函数定义为 寻优函数，Hopfie1d神经网络还可以用来解决 快速寻优问题。