智能控制第六章 基于神经网络的智能控制
基于神经网络的机电传动系统的智能控制设计
基于神经网络的机电传动系统的智能控制设计智能控制设计是机电传动系统中关键的一环。
传统的控制方法往往依赖于经验和模型精确度的保证。
然而，随着人工智能技术的发展，神经网络在机电传动系统的控制中扮演着越来越重要的角色。
本文将讨论基于神经网络的机电传动系统的智能控制设计。
首先，我们将介绍机电传动系统的基本原理。
机电传动系统是由电动机、传感器、执行器和控制器等组成的系统。
其目的是将电能转换为机械能，并通过控制器实现任务的执行。
神经网络作为一种模仿人类大脑神经元结构的计算模型，具有自适应性和非线性映射能力，能够提高机电传动系统的控制性能。
接下来，我们将探讨神经网络在机电传动系统智能控制中的应用。
神经网络可以用于建模、识别和控制等方面。
首先，可以使用神经网络进行系统建模，通过对机电传动系统的数据进行训练和学习，建立模型以预测系统的行为。
其次，神经网络可以通过学习和训练已有数据，实现机电传动系统对复杂环境的适应，并对系统状态进行实时识别和监测。
最后，通过优化神经网络的控制结构和参数，可以实现对机电传动系统的自适应控制，提高系统稳定性和精度。
在神经网络的智能控制设计中，需要考虑以下几个关键问题。
首先是神经网络的结构选择，根据机电传动系统的特点，确定适当的网络结构。
通常可以选择前馈神经网络、递归神经网络或深度神经网络等。
其次是神经网络的训练和学习算法选择，根据系统需求和性能指标，选择合适的算法进行网络参数的训练和学习。
一般常用的算法包括BP算法、RBF算法和Adaptive Control算法等。
最后是神经网络的控制器设计，根据系统需求和控制目标，设计合适的控制器结构和参数，实现对机电传动系统的控制。
在实际应用中，基于神经网络的机电传动系统的智能控制设计还面临一些挑战。
首先是数据获取和处理的问题。
由于机电传动系统一般是复杂的非线性系统，需要大量的数据进行神经网络的训练和学习。
此外，数据的质量和准确性对神经网络的性能和效果也起着重要的作用。
基于神经网络的智能控制系统
基于神经网络的智能控制系统近年来，神经网络成为了人工智能领域的热门技术之一。
基于神经网络的智能控制系统则成为了一个非常有前景的领域。
这种系统可以通过先进的网络算法和机器学习技术，来自动调控各个复杂的系统，如生产线、交通等，也可以用于人工智能驾驶、智能家居等领域。
下面将讨论基于神经网络的智能控制系统。
1. 什么是神经网络神经网络是模仿人脑神经元间相互连接、相互作用的信息处理系统。
它是由许多简单的节点或称为人工神经元组成的，并通过人工神经元之间的连接来传递信息和处理数据。
与传统的计算机算法不同，神经网络具有独特的学习和自适应能力。
正是这些特性使神经网络成为了智能控制领域的一把利器。
2. 基于神经网络的智能控制系统的工作原理基于神经网络的智能控制系统工作原理如下：首先，收集大量的数据并预处理，然后将这些数据喂入神经网络中，训练网络进行学习。
在训练过程中，神经网络会自动地将数据分类和学习，此时就形成了一个模型。
然后，通过比较该模型和实时数据的差异，确定控制系统部分的操作。
控制系统在实际操作中可以对某个过程进行监控，然后自动调整，以达到最优化的效果。
3. 基于神经网络的智能控制系统的优点基于神经网络的智能控制系统有很多优点。
首先，它具有高度的自适应性能。
通过监控和学习，神经网络可以自动调整系统以达到最佳效果。
其次，这种控制系统可以学习和适应新的环境和变化，以达到更高的稳定性。
还有一个显著的优点是：神经网络控制系统可以处理多个输入和输出，因此可以支持多种不同的应用场景比如智能家居，自动驾驶等。
4. 基于神经网络的智能控制系统的应用领域基于神经网络的智能控制系统具有广泛的应用领域。
例如，它可以用于控制制造业的生产线，使其达到更高的效率和稳定性。
它还可以应用于交通系统，例如交通灯控制，以实现更高的道路使用效率，并减少交通拥堵。
此外，该技术还可以用于自动驾驶汽车和无人机的控制，以实现更安全和经济的交通。
总之，基于神经网络的智能控制系统使智能控制得以实现。
基于神经网络的物联网智能化控制系统设计
基于神经网络的物联网智能化控制系统设计随着物联网技术的快速发展, 许多智能化的应用也随之出现。
相信许多人已经在家中安装了智能家居设备, 像是智能灯泡, 智能门锁等等。
这些设备可以远程控制, 方便了我们的生活。
但是这些设备之间的通讯和联动还需要更加智能化的控制系统来实现。
本篇文章将介绍一种基于神经网络的物联网智能化控制系统的设计方案, 以及它的特点和优势。
一、基于神经网络的物联网智能化控制系统设计方案1. 系统模型该系统的模型分为三个主要部分: 数据采集模块、神经网络模块、控制模块。
数据采集模块收集接收到的物联网设备的传感器数据, 包括温度、湿度、光照等等。
这些数据将被送入神经网络模块进行处理。
神经网络模块被设计用于训练和预测目标值。
具体实现方法是采用BP神经网络进行训练, 然后用训练得到的模型对新接受到的数据进行预测。
最后, 控制模块将根据预测结果进行相应的处理操作。
2. 系统流程系统的流程如下: 首先, 数据采集模块从物联网设备中采集传感器数据。
然后这些数据会被传输到神经网络模块。
神经网络模块对数据进行处理, 并将处理结果传输回控制模块。
控制模块将根据处理结果控制物联网设备进行相应的操作。
3. 设计优势该系统的优势如下所示:（1）神经网络模块具备自学能力。
神经网络模块的主要作用是对数据进行处理训练, 并根据训练结果对新的数据进行预测。
因为神经网络模块具备自学能力, 所以能够实时自我调整, 以适应新的环境和数据变化, 可以提高系统的智能化程度。
（2）数据采集模块具有丰富的接口。
由于物联网设备具有多样性, 所以系统需要具备不同种类的接口, 便于获取不同类型设备发送的数据。
数据采集模块能够自动识别不同的接口并转换数据格式, 以适应不同设备的需求。
（3）控制模块支持固件更新。
系统的控制模块是通过固件来支持控制设备的。
由于硬件和固件都存在发展和更新的可能, 所以控制模块采用了模块化设计, 可以根据需要进行更新和升级。
基于神经网络的智能控制方法
基于神经网络的智能控制方法智能控制是近年来兴起的一种控制方法，它借助于神经网络的强大计算能力，能够对复杂的系统进行智能化的控制与决策。
本文将介绍基于神经网络的智能控制方法，并探讨其在实际应用中的潜力和优势。
一、神经网络简介神经网络是一种模拟人脑神经系统的计算模型，它由大量的神经元通过连接构成，能够对海量的信息进行高效的处理和学习。
神经网络具有自适应性、容错性和并行处理能力等特点，被广泛应用于图像识别、语音处理、自动驾驶等领域。
二、智能控制方法的基本原理基于神经网络的智能控制方法主要包括感知、决策和执行三个阶段。
感知阶段通过传感器采集系统的输入信号，并将其转化为神经网络可以处理的形式。
决策阶段利用训练好的神经网络对输入信号进行学习和判断，生成相应的控制策略。
执行阶段将控制策略转化为实际控制信号，通过执行器对系统进行控制。
三、基于神经网络的智能控制方法的优势1. 强大的学习能力：神经网络具有良好的自适应性和学习能力，能够通过大量的训练样本不断优化模型的参数，使之具备更好的控制性能。
2. 复杂系统的控制：神经网络可以对具有较高维度和非线性特性的复杂系统进行控制，能够应对更加复杂的实际场景和问题。
3. 实时性和适应性：神经网络能够在实时性要求较高的情况下对输入信号进行快速处理和决策，具备较强的适应性和反应能力。
4. 容错性和鲁棒性：神经网络在面对部分信息丢失或者噪声干扰时，仍能够保持较好的控制性能，具备较强的容错性和鲁棒性。
四、基于神经网络的智能控制方法的应用1. 智能交通系统：利用基于神经网络的智能控制方法，可以对交通流量进行实时监测和调度，达到优化交通流的效果，提高道路的通行能力和交通效率。
2. 工业自动化：神经网络可以应用于工业自动化领域中的生产线控制、设备故障预测等任务，提高生产效率和产品质量。
3. 智能机器人：通过神经网络实现智能机器人的导航、目标识别和路径规划等功能，使其具备更强的自主决策和执行能力。
智能控制习题
智能控制习题⼀、填空题（每空1分，共20分）1．控制论的三要素是：信息、反馈和控制。
2．传统控制是经典控制和现代控制理论的统称。
3．智能控制系统的核⼼是去控制复杂性和不确定性。
4．神经元（即神经细胞）是由细胞体、树突、轴突和突触四部分构成。
5．按⽹络结构分，⼈⼯神经元细胞可分为层状结构和⽹状结构按照学习⽅式分可分为：有教师学习和⽆教师学习。
6．前馈型⽹络可分为可见层和隐含层，节点有输⼊节点、输出节点、计算单元。
7．神经⽹络⼯作过程主要由⼯作期和学习期两个阶段组成。
⼆、判断题：（每题1分，共10分）1．对反馈⽹络⽽⾔，稳定点越多，⽹络的联想与识别能⼒越强，因此，稳定点的数据⽬越多联想功能越好。
（错）2．简单感知器仅能解决⼀阶谓词逻辑和线性分类问题，不能解决⾼阶谓词和⾮线分类问题。
（对）3． BP算法是在⽆导师作⽤下，适⽤于多层神经元的⼀种学习，它是建⽴在相关规则的基础上的。
（错）4．在误差反传训练算法中，周期性函数已被证明收敛速度⽐S型函数慢。
（错）5．基于BP算法的⽹络的误差曲⾯有且仅有⼀个全局最优解。
（错） 6．对于前馈⽹络⽽⾔，⼀旦⽹络的⽤途确定了，那么隐含层的数⽬也就确定了。
（错）7．对离散型HOPFIELD⽹络⽽⾔，如权矩阵为对称阵，⽽且对⾓线元素⾮负，那么⽹络在异步⽅式下必收敛于下⼀个稳定状态。
（对）8．对连续HOPFIELD⽹络⽽⾔，⽆论⽹络结构是否对称，都能保证⽹络稳定。
（错）9．竞争学习的实质是⼀种规律性检测器，即是基于刺激集合和哪个特征是重要的先验概念所构造的装置，发现有⽤的部特征。
（对）10．⼈⼯神经元⽹络和模糊系统的共同之处在于，都需建⽴对象的精确的数学模型，根据输⼊采样数据去估计其要求的决策，这是⼀种有模型的估计。
（错）三、简答题（每题5分，共30分）1．智能控制系统有哪些类型？答:1）多级递阶智能控制 2）基于知识的专家控制3）基于模糊逻辑的智能控制——模糊控制4）基于神经⽹络的智能控制——神经控制5）基于规则的仿⼈智能控制6）基于模式识别的智能控制7）多模变结构智能控制8）学习控制和⾃学习控制9）基于可拓逻辑的智能控制——可拓控制10）基于混沌理论的智能控制——混沌控制2．⽐较智能控制与传统控制的特点？1）传统控制⽅法在处理复杂性、不确定性⽅⾯能⼒低⽽且有时丧失了这种能⼒智能控制在处理复杂性、不确定性⽅⾯能⼒⾼2）传统控制是基于被控对象精确模型的控制⽅式，可谓“模型论”智能控制是智能决策论，相对于“模型论”可称为“控制论”3）传统的控制为了控制必须建模，⽽利⽤不精确的模型⼜采⽤摸个固定控制算法，使整个的控制系统置于模型框架下，缺乏灵活性，缺乏应变性，因此很难胜任对复杂系统的控制。
基于人工神经网络的智能控制方法研究
基于人工神经网络的智能控制方法研究随着计算机技术和人工智能的快速发展，人工神经网络(ANN)开始成为计算机科学和工程领域中的重要研究课题之一。
ANN是一种模仿人类神经系统构造的计算机软件或硬件结构，其目的是用来实现某种特定的人工智能任务。
其中一个应用就是智能控制。
智能控制，也称为人工智能控制，是指利用计算机处理和分析数据，通过人工智能算法实现对某些复杂系统的控制，以达到更好的效果。
实际上，智能控制系统是某些自适应控制系统的一种改进版，它使用人工智能技术来提高控制算法的执行能力和精度。
在智能控制技术中，神经网络是一种重要的工具。
它可以通过训练得到适应性控制算法，以完成各种自适应控制任务。
在此过程中，神经网络自动地对控制系统的实时数据进行学习和调整，从而使控制算法适应不同的环境和任务。
为了实现基于神经网络的智能控制系统，需要进行以下几个步骤：1. 神经网络模型的构建：选择合适的神经网络模型，构建适合任务的神经网络拓扑结构和算法。
2. 神经网络参数的训练：选择合适的训练策略、目标函数和优化算法，通过输入和输出的样本数据进行训练，优化神经网络的参数。
3. 控制算法的设计：选择合适的控制算法，将神经网络模型应用于具体的控制任务中。
4. 系统实现和测试：将设计好的神经网络模型和控制算法应用于实际系统中，对控制效果进行测试和优化。
神经网络模型的构建是整个智能控制过程中最核心的一环。
不同的控制任务需要不同的神经网络模型，因此选择合适的模型是控制算法设计中的关键。
常见的神经网络模型包括多层前向神经网络、循环神经网络、序列学习模型、自组织神经网络和卷积神经网络等。
模型的构建不仅考虑网络结构和算法，还会针对具体的控制任务，如最小误差控制、非线性控制、自适应控制等。
神经网络参数的训练是指通过样本数据来优化神经网络的参数，使其更好地适应控制任务。
常见的训练方法包括反向传播算法、遗传算法和模拟退火算法等。
在参数训练的过程中，本质上就是优化神经网络的权值和阈值，使得网络的预测效果和控制效果最佳。
智能控制简明教程第6章卷积神经网络
Dropout前
Dropout后
（ ） （6）卷积神经网络训练
W W J (W , b)
W
b b J (W , b)
b
（ ） 3. 典型卷积神经网络
(1) LeNet模型结构
实现对10个手写字母的识别分类
（ ） . 卷积神经网络应用
卷积核 层 - -- 池化 层--- 卷积核层--- 池化层---全连接层
( f g)(n) f ( )g(n )d
2.1
1. 卷积神经网络的基本概念
（2）输入层
输入层严格意义上并不属于卷积结构，它的作用是对输入网络的数据 图像进行预处理，即在这一层完成图像增强、归一化、标准化等操作。
（3）卷积层
卷积层作为主干层级结构，通过卷积核和图像之间卷积操作，实现 特征图的提取，随着层级的加深，提取的特征越高级。
（ ） 2. 卷积神经网络的操作
（1）卷积操作
在卷积层中，卷积操作是按一定大小、步长滑动的卷积核来对局部的数 据进行加权求和，并将计算得到的结果保存在对应位置，一般简单的特征只 需要几层卷积层，而较为复杂的特征则需要使用更深的卷积层。
（ ） （1）卷积操作
通常，卷积核为方形，以便实现两个维度上的等比例采样。设卷积网络 的输入图像大小为 W W ，卷积核的大小为 F F，步长为 S ，补零 数为 P 。
全连接层用于构建卷积神经网络的输出网络
将前一卷积层（池化层）得到的二维矩阵压平为一维向量
（ ） （4）激活函数层
（ ） （5） 抑制过拟合Dropout
在前向传播时，设置一定的概率，使得某些神经元停止工作，从而达到 提高模型泛化能力的目的，同时减少参数的训练时间。
神经元的失活概率设为0.5。将网络中50%的神经元使用随机的方法删除 掉，并且在删除的同时保持输入输出层的神经元个数不发生变化。
基于神经网络的智能控制系统概述
基于神经网络的智能控制系统概述基于神经网络的智能控制系统是一种通过模拟人脑神经网络工作原理来实现智能控制的方法。
它利用人工神经网络的特性进行模式识别、学习和决策，从而实现对复杂系统的高效控制。
本文将从系统模型、特点和应用三个方面对基于神经网络的智能控制系统进行概述。
基于神经网络的智能控制系统的核心组成部分是人工神经网络模型。
人工神经网络是一种由大量相互连接的神经元组成的模型，可以模拟生物神经系统的工作原理。
在智能控制系统中，神经网络模型通常分为输入层、隐藏层和输出层。
输入层接收来自外部环境的传感器数据，隐藏层对输入数据进行处理和特征提取，输出层则生成控制信号输出到执行机构中。
通过训练，神经网络可以学习到系统的动力学模型和控制策略，进而实现对系统的智能控制。
基于神经网络的智能控制系统具有以下几个特点。
首先，它具有较强的适应性和鲁棒性，能够适应复杂系统的非线性和时变性质，并具有较强的误差容忍能力。
其次，神经网络具有自学习和自适应能力，能够通过反馈调整网络结构和权值，以改进系统的控制性能。
此外，神经网络还能够处理大量的输入样本，并具有较强的泛化能力，能够对未知样本做出合理预测。
最后，基于神经网络的智能控制系统可以通过并行计算实现高效的实时控制，适用于需要实时响应和复杂控制的应用场景。
基于神经网络的智能控制系统在各个领域都有广泛的应用。
在工业自动化领域，它可以用于自动化生产线的控制与优化、机器人的路径规划与控制等。
在交通运输领域，它可以用于交通信号控制、城市交通拥堵预测与调度等。
在能源管理领域，它可以用于电力系统的负荷预测与优化、智能电网的能源调度等。
在环境监测与保护领域，它可以用于空气质量监测与控制、水质监测与处理等。
此外，基于神经网络的智能控制系统还可以应用于金融风险管理、医疗诊断、智能家居等领域，为人们的生产和生活提供了更加智能和高效的控制手段。
总之，基于神经网络的智能控制系统利用人工神经网络的特性实现智能控制，具有适应性强、鲁棒性好、学习能力强和泛化能力强等特点。
基于神经网络的信号处理与智能控制
基于神经网络的信号处理与智能控制随着人工智能技术的不断发展，基于神经网络的信号处理与智能控制正在成为越来越广泛的应用领域。
相较于传统的信号处理与控制方法，神经网络在许多方面都具有更出色的性能，因此被广泛应用于多个领域。
一、神经网络在信号处理中的应用神经网络在信号处理中的应用主要分为两类：信号预处理与信号分类。
在信号预处理方面，神经网络被广泛应用于信号降噪、滤波和增强。
其原理是通过训练神经网络将输入的信号转化成输出信号，同时对输出信号进行后续处理，以达到信号增强的效果。
这种方法相较于传统的信号处理方法在处理速度和准确性上都有明显的优势，因此受到了广泛的应用。
在信号分类方面，神经网络可以用于多种信号分类任务，例如语音识别、图像识别、文本分类等。
随着深度学习算法的不断发展，神经网络在信号分类方面的性能已经大幅提升，能够实现高准确率的分类任务。
二、基于神经网络的智能控制基于神经网络的智能控制是神经网络在控制领域的应用。
与传统的控制方法相比，基于神经网络的智能控制具有更高的自适应性和智能性，能够实现更加准确和高效的控制任务。
神经网络在智能控制中的应用主要分为两类：闭环控制和开环控制。
在闭环控制方面，神经网络通常用于控制系统的辨识和优化。
通过训练神经网络将控制系统的输入和输出映射关系进行建模，从而实现对控制系统的优化和优化。
在开环控制方面，神经网络被广泛应用于机器人控制、无人驾驶和智能交通系统等。
通过训练神经网络，实现对机器人、车辆等设备的自主控制和运动规划。
三、基于神经网络的信号处理与智能控制的前景基于神经网络的信号处理与智能控制具有许多优势，例如高准确性、自适应性和智能性等，因此具有广泛的应用前景。
首先，在工业生产、自动化和机器人等领域，基于神经网络的智能控制可以大幅提高设备的精度和效率，降低生产成本。
其次，在医学诊断、疾病预测和药物开发等领域，基于神经网络的信号处理可以实现快速、准确的诊断和预测。
最后，在智能化交通系统、智能家居和物联网等领域，基于神经网络的智能化控制和信号处理可以实现数据的准确和实时处理，从而达到更高的智能化水平。
基于神经网络的智能控制与优化
基于神经网络的智能控制与优化第一章：引言随着机器学习、深度学习、神经网络等技术的不断发展，人工智能逐渐走向实际应用，其中智能控制和优化技术在各个领域中得到了广泛应用。
基于神经网络的智能控制和优化技术是目前比较热门的研究方向之一，尤其是在制造业、交通运输、农业等领域中得到了广泛应用，本文针对该技术进行深入研究和探讨。
第二章：智能控制与优化概述智能控制和优化技术是指通过人工智能、计算智能等技术手段来实现对系统的控制和优化。
在日常生活、工业生产和其他领域应用中，智能控制和优化技术都是非常必要的。
它能够提高设备的自动化程度，提高生产效率、减少能源消耗、调整设备状况等。
智能控制和优化技术主要包括以下方面：（1）智能控制技术：智能控制是指通过模拟人的思维方式来完成对系统的控制和优化。
这种技术可以有效地将控制过程自动化，减少人为干预。
（2）神经网络控制技术：神经网络控制技术是指通过神经网络对系统进行建模和控制，提高系统的自适应、自学习和自适应能力。
（3）遗传算法控制技术：遗传算法是一种优化技术，它可以根据指定的目标函数对系统进行优化调整，寻找最优的参数组合或解决方案。
（4）模糊控制技术：模糊控制是指通过模糊逻辑推理来完成对系统的控制和优化，有效提高了控制精度和稳定性。
第三章：神经网络智能控制与优化的基本理论（1）神经网络模型理论：神经网络是由大量的人工神经元组成的网络，中间层神经元接收输入信息，通过加权处理和激活函数处理将信息输出给输出层，完成对输入信息的处理。
网络中权值的调整可以通过BP算法、RBF算法等。
（2）神经网络控制技术的原理及方法：神经网络控制是通过神经网络对物理系统进行建模，运用控制理论进行控制，在系统的动态过程中不断调整神经网络权值，使输出值接近期望值，实现对系统的智能化控制。
（3）神经网络控制的优点：1）能够适应各种非线性、大时滞、复杂系统的控制。
2）富有容错性和自适应性，能够处理系统的多样性和变化性，提高系统的可靠性和效率。
《智能控制基础》题集
《智能控制基础》题集第一大题：选择题（每题2分，共20分）1.智能控制理论是在哪个世纪开始发展的？A. 18世纪B. 19世纪C. 20世纪D. 21世纪2.下列哪项不属于智能控制的主要特点？A. 自适应性B. 鲁棒性C. 精确性D. 学习功能3.模糊控制系统的核心是什么？A. 模糊规则库B. 模糊推理机C. 模糊化接口D. 反模糊化接口4.神经网络在智能控制中的主要作用是？A. 数据存储B. 模式识别C. 系统建模D. 逻辑判断5.遗传算法是一种什么类型的算法？A. 搜索算法B. 排序算法C. 加密算法D. 压缩算法6.专家系统主要由哪几部分组成？A. 知识库、推理机、用户界面B. 数据库、模型库、方法库C. 规则库、事实库、解释器D. 学习库、知识库、优化器7.下列哪项是智能控制系统中常用的传感器？A. 温度传感器B. 压力传感器C. 光电传感器D. 所有以上都是8.在自适应控制中，什么是自适应律的主要作用？A. 调整控制器参数B. 保持系统稳定C. 减小系统误差D. 提高系统响应速度9.下列哪项不是智能控制应用的主要领域？A. 机器人控制B. 工业过程控制C. 航空航天控制D. 文字处理10.智能控制系统的设计通常包括哪几个步骤？A. 问题定义、系统建模、控制器设计、实现与测试B. 需求分析、系统设计、编程实现、系统测试C. 系统分析、硬件选择、软件编程、系统集成D. 理论研究、实验验证、应用开发、市场推广第二大题：填空题（每空2分，共20分）1.智能控制的主要研究对象是具有__________________、__________________和不确定性的系统。
2.模糊控制器的设计主要包括__________________、__________________、模糊推理和反模糊化四个步骤。
3.神经网络的学习算法主要包括有教师学习、无教师学习和__________________三种类型。
智能控制技术(第6章-神经网络控制)分析解析
wkp(k)=wkp_1+xiteP*error(k)*u_1; %P
wki(k)=wki_1+xiteI*error(k)*u_1; %I
wkd(k)=wkd_1+xiteD*error(k)*u_1; %D
K=0.12; elseif M==3 %Supervised Heb learning algorithm
time(k)=k*ts; rin(k)=0.5*sign(sin(2*2*pi*k*ts)); yout(k)=0.368*y_1+0.26*y_2+0.1*u_1+0.632*u_2; error(k)=rin(k)-yout(k);
%Adjusting Weight Value by hebb learning algorithm
M=4;
if M==1
%No Supervised Heb learning algorithm
wkp(k)=wkp_1+xiteP*u_1*x(1); %P
wki(k)=wki_1+xiteI*u_1*x(2); %I
wkd(k)=wkd_1+xiteD*u_1*x(3); %D
K=0.06;
elseif M==2 %Supervised Delta learning algorithm
基于BP神经网络的PID控制算法可归纳如下：
1). 事先选定BP神经网络NN的结构，即选定输入层节点 数w(3M)li(和0)隐，含选层定节学点习数速Q率，η和并平给滑出因权子系α数，的k初=1值；w(2)ij(0),
2). 采样得到r(k)和y(k)，计算e(k)=z(k)=r(k)-y(k)； 3). 对r(i),y(i),u(i-1),e(i)进行归一化处理，作为NN的输入； 4). 前向计算NN的各层神经元的输入和输出，NN输出层 的输出即为PID控制器的三个可调参数KP(k),KI(k),KD(k)； 5). 计算PID控制器的控制输出u(k)，参与控制和计算； 6). 计算修正输出层的权系数w(3)li(k)； 7). 计算修正隐含层的权系数w(2)ij(k)； 8). 置k=k+1，返回到“2）”。
基于神经网络的智能控制算法研究
基于神经网络的智能控制算法研究智能控制算法作为目前发展最为迅速的控制技术之一，借助于神经网络的强大表达能力和自适应学习能力，已经在各个领域得到了广泛应用。
本文将对基于神经网络的智能控制算法进行深入研究，探索其工作原理、应用场景以及发展趋势。
智能控制算法是一种能够模拟人脑神经元网络结构和学习机制的控制方法。
其核心思想是使用神经网络模型对传统控制算法进行优化和增强，通过网络的自适应学习和优化能力，实现对复杂系统的智能化控制和优化。
首先，让我们来了解一下神经网络的基本概念。
神经网络是一种由大量人工神经元互联而成的网络结构，模拟人脑神经元之间的连接关系。
神经网络具有分布式存储、并行处理和自适应学习的特点，能够处理大量非线性、高度耦合的系统。
在智能控制算法中，神经网络被用作模型的学习器，通过对输入输出数据的学习和训练，获得系统的非线性映射关系，从而实现对复杂系统的智能化控制。
基于神经网络的智能控制算法的出现，极大地提升了传统控制算法的性能。
传统控制算法通常需要依靠专家经验和精确的数学模型，然而，对于某些复杂的非线性系统来说，这种方法往往难以得到令人满意的效果。
而基于神经网络的智能控制算法则可以通过训练神经网络，从数据中学习到系统的非线性映射关系，无需依赖精确的模型和专家知识，适用于那些模型难以建立的场景。
此外，基于神经网络的智能控制算法还具有自适应学习的能力，能够根据系统的变化自动调整网络参数，适应不同的工况和环境。
在实际应用中，基于神经网络的智能控制算法已经被广泛应用于各个领域。
例如，智能驾驶领域中的自动驾驶系统，通过神经网络学习车辆的行驶特征和环境感知能力，实现对车辆的自主控制；智能化工领域，通过神经网络预测化工过程中的异常状态，并采取相应的控制措施保证生产安全和质量稳定；智能机器人领域，通过神经网络学习机器人的运动规划和感知能力，实现对复杂环境下的自主导航和交互。
基于神经网络的智能控制算法凭借其强大的非线性建模能力和自适应性，为这些领域的智能化发展提供了重要支持。
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。
基于神经网络的智能化控制系统设计与实现
基于神经网络的智能化控制系统设计与实现近年来，随着科技的不断发展和智能化的需求不断增加，基于神经网络的智能化控制系统设计与实现已经成为了一种热门的研究领域。
这种控制系统通过模拟人脑神经元的运作方式来实现自主学习和自动控制，可以应用于各种工业生产和生活领域。
一、神经网络基础知识神经网络属于人工智能领域中的一种模拟生物神经系统的计算模型，通过对神经元之间的连通和信息传递进行建模，实现数据处理、分类、回归、控制等多种功能。
神经网络由多个节点和多条连接线组成，每个节点接受输入信号并进行处理，然后将处理结果传递给其他节点。
这些连接线的强度和节点之间的连接方式称为权重和拓扑结构，它们对于神经网络的性能和学习能力非常关键。
神经网络的学习方式包括有监督学习、无监督学习和强化学习。
其中，有监督学习是最常见的一种方式，它通过给出标准输出值来进行训练，以优化网络的权重和拓扑结构，从而实现模型的训练和预测。
二、智能化控制系统的设计与实现基于神经网络的智能化控制系统可以分为三个基本组成部分：传感器、控制器和执行器。
传感器用于感知环境的参数和状态，控制器用于对这些信息进行处理和分析，然后进行决策和指令输出，执行器则负责将指令转化为具体的动作和控制信号。
在设计智能化控制系统时，关键在于如何构建合适的神经网络模型，并利用有效的学习算法进行训练和优化。
根据不同的应用场景和控制对象，可以选择不同类型的神经网络模型，如前馈神经网络、循环神经网络、卷积神经网络等。
在模型训练过程中，需要选择合适的优化算法和损失函数来评价模型的性能和精度，以达到最优的控制效果。
此外，为了避免过拟合和提高泛化能力，还可以采用数据集分割、正则化等方法进行模型优化和调整。
三、智能化控制系统的应用基于神经网络的智能化控制系统可以应用于各种工业生产和生活领域，如机器人控制、自动化生产、智能家居、交通系统等。
在机器人控制方面，可以通过神经网络模型实现自主学习和环境感知，使机器人具有更为灵活和智能的行为表现。
基于神经网络的智能控制系统设计
基于神经网络的智能控制系统设计近年来，随着人工智能技术的不断发展，神经网络控制技术成为了智能控制领域的新热点。
基于神经网络的智能控制系统，能够实现对复杂系统的智能化控制和优化，具有广泛的应用前景。
本文将介绍基于神经网络的智能控制系统设计的方法和应用场景。
一、神经网络技术神经网络是一种模拟神经元网络结构和功能的信息处理系统，是模拟人脑信息处理机制的一种方式。
神经网络结构可以拟合非线性关系，并能够实现自适应控制和优化。
神经网络技术的应用领域包括：图像识别、语音识别、自然语言处理、控制与优化等。
神经网络技术在智能控制领域的应用主要包括基于模型的控制，基于经验的控制和基于强化学习的控制。
基于模型的控制是通过建立物理模型或数学模型，对系统进行建模和仿真，再根据建模结果设计控制算法。
基于经验的控制是通过对系统历史数据的观察和分析，总结出控制规律和经验，再利用这些经验来调节系统控制参数。
基于强化学习的控制是通过智能体与环境的交互学习，从而找到最优决策策略。
二、神经网络智能控制系统的设计基于神经网络的智能控制系统的设计流程主要包括以下几个步骤：（1）确定控制目标和需求。
根据所要控制的系统的特点和要求，确定控制目标和优化指标，例如，提高产品质量、降低成本、提高生产效率等。
（2）引入神经网络技术。
根据系统的特性和控制目标选择不同的神经网络结构和算法。
例如，对于控制目标为分类或识别的系统，可采用卷积神经网络。
对于控制目标为优化控制的系统，可采用反向传播神经网络。
（3）数据的采集和处理。
采集和处理系统的历史数据，得到训练样本数据集。
例如，对于智能驾驶领域的智能控制系统，可采集车辆传感器的数据，如速度、加速度、路况等。
对于工业生产领域的智能控制系统，可采集生产过程中的温度、流量、压力等参数数据。
（4）神经网络训练。
通过训练样本数据集，对神经网络进行训练，得到训练好的神经网络模型。
（5）控制算法的优化。
根据实际的控制需求和训练好的神经网络模型，设计相应的控制算法，通过不断迭代算法，优化系统控制效果。
基于神经网络的智能控制技术研究
基于神经网络的智能控制技术研究智能控制技术是近年来快速发展的一项技术，它能够利用计算机、传感器和执行装置等现代高科技手段，实现对系统、过程或设备的自动、智能化控制。
神经网络作为一种模拟人脑神经元运行机制的计算模型，具有自学习和自适应的特性，被广泛应用于智能控制技术中。
本文将探讨基于神经网络的智能控制技术在不同领域的应用以及相关研究进展。
一、基于神经网络的智能控制技术的原理神经网络是由许多人工构建的神经元互连而成的计算系统。
每个神经元接收输入信号，并通过非线性的激活函数对这些信号进行加权和求和，然后将输出传递给下一个神经元。
通过调整权重和阈值，神经网络能够学习模式，并对输入模式进行分类、识别或预测。
基于神经网络的智能控制技术的核心思想是将神经网络作为控制器，通过学习输入和输出之间的关系，实现自动控制。
首先，建立一个训练集，其中包含输入信号和期望的输出信号。
然后，利用反向传播算法等训练算法对神经网络进行训练，不断调整权重和阈值，使得网络能够准确地学习输入和输出之间的映射关系。
最后，将训练好的神经网络应用于实际控制中，根据实时的输入信号产生相应的输出信号，实现对系统的智能控制。
二、基于神经网络的智能控制技术的应用领域1. 工业控制在工业控制领域，基于神经网络的智能控制技术能够提高系统的控制精度和稳定性。
例如，在自动驾驶车辆制造中，神经网络可以通过学习车辆的传感器数据和驾驶行为，实现自动驾驶的精准控制。
在电力系统中，神经网络能够预测负荷变化和电网波动，优化电力调度和分配，提高电力系统的运行效率。
2. 交通控制基于神经网络的智能交通控制技术是解决城市交通拥堵问题的有效手段。
通过将交通信号控制系统与神经网络相结合，可以实现交通信号的智能调配和优化。
神经网络可以根据道路的交通流量和实时的交通情况，动态调整交通信号的时长和配时，从而缓解交通拥堵，提高道路通行效率。
3. 智能电网在智能电网的建设中，基于神经网络的智能控制技术可以实现对电力系统的智能监测和管理。
智能控制基础-神经网络
第6章 神经网络控制
7
智能控制 基是神经系统结构和功能基本单位，典型的神经 元结构图4-1所示。
第6章 神经网络控制
图4-1 神经元结构 8
智能控制 基础
4.1.1
神经网络原理
视网膜的信息处理机制
光感受器细胞将光波所携带的自 然图像信息转变成神经元电信息
囊泡
受体
K+ Na+ K+
4 神经网络具有自组织、自学习功能，是自适应组 织系统。
第6章 神经网络控制
26
智能控制 基础
4.1.2
神经网络的结构和特点
神经网络的研究主要包括： 神经网络基本理论研究 神经网络模型的研究 神经网络应用研究 神经网络及其融合应用技术
第6章 神经网络控制
27
智能控制 基础
4.1.3
神经网络学习
神经元之间高度互连实现并行处理而表现出的群体特性是非常 复杂，甚至是混沌的； 3利用神经网络通过学习过程可以从周围环境获取知识，中 间 神经元的连接强度（权值）用来表示存贮的知识。
第6章 神经网络控制
20
智能控制 基础
4.1.2
神经网络的结构和特点
神经网络的结构按照神经元连接方式可分成前馈网络 和反馈网络。
（2）Sigmoid函数
（2）
1
f ( X ) 1 eaX
a 0
图4-3 常用的几种激励函数
第6章 神经网络控制
16
智能控制 基础
4.1.1
神经网络原理
常用的激励函数如图4-3所示：
（3）双曲正切函数
（3）
f ( X ) 1 eaX 1 eaX
a 0
（4）高斯函数 X2
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6.1神经网络建模
二、利用多层静态网络的系统建模
1. 正向模型
所谓正向模型是指利用多层前馈神经网络，通过 训练或学习，使其能够表达系统正向动力学特性 的模型。图6-1给出了获得系统正向模型的网络结 构示意图。
6.1神经网络建模
2. 逆模型
（1）直接逆建模
直接逆建模也称广义逆(Generalized Inerse Learing)， 如图6-2所示。 由图中可以看出，拟辨识 系统的输出作为网络的输 入，网络输出与系统输入 比较，相应的输入误差用 来进行训练，因而网络将 通过学习建立系统的逆模 型。
6.2 神经网络控制
（5）设计举例
6.2 神经网络控制
6.3 神经网络控制系统的分析
非线性动态系统的复杂性，使得常规的数 学方法难以对它的控制特性进行精确的分 析，至今还没有建立完整的非线性系统控 制理论。采用神经元网络可以对一类非线 性系统进行辨识和控制。有关能控性和稳 定性地分析大都建立在直觉和定性的基础 上，。分析的思路是：先给出原非线性系 统稳定的可控条件，然后分析采用神经元 网络后这些条件是否满足。
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第6章 基于神经网络的智能控制
目录
1 3 2
神经网络建模 神经网络控制
3 4
神经网络控制系统的分析
神经网络控制系统的应用
6.1神经网络建模
一、多层前馈神经网络的逼近能力MLP满 足的条件
（1）MLP应具有产生g(w,x)=1的能力。
（2）可分性条件，这在MLP中相当于要求逼近 网络具有泛化能力，即所谓不同输入产生不同 输出。 （3）代数闭包条件要求MLP能产生函数的和与 积。
1. 参数估计自适应控制系统
神经网络参数估计自适应控制系统利用神经网络的 计算能力对控制器参数进行优化求解，如图6-6所示。
6.2 神经网络控制
2. 前馈控制系统
神经网络前馈控制系统如图6-7所示。
6.2 神经网络控制
3. 模型参考自适应控制系统
非线性系统的神经网络模型参考自适应控制系统， 在结构上与线性系统的模型参考自适应控制系统完 全相同，如图6-8所示。只是对象的辨识模型由神经 网络实现。
6.4 神经网络控制系统的应用
一、神经网络的模型辨识
下面介绍利用神经网络来获取氧气吹炼过程的模糊模型。此 模型中，使用的输入变量如下： x1：I/PMn 吹炼开始时的锰含量 x2：T-CaO 补助材料中生石灰的总重量 x3：SL-T 取样熔钢的温度 x4：P-I/PMn 转炉前次吹炼后熔钢中的锰含量 在预报模型中，每个输入变量具有两个模糊集：大和小，其 隶属函数分别用一个神经元单元即可实现。总的规则数为 24=16，因此网络（c）层的节数为16.网络学习前，先将输入 变量和输出变量按照现场收集的166个样本进行规格化，即 将其值域按下式进行变换
2. 修改的Elman网络
（1）网络结构 图6-5给出了一种 修改 Elman 网络 结构示意图。
6.1神经网络建模
（2）网络结构
由于对结构单元增加了自反馈连接，修改的Elman 网络可利用标准的BP学习算法辨识高阶动态系统。 修改Elman网络的标准BP学习算法为
6.1神经网络建模
3. 基于修改Elman网络的动态系统辨识
6.2 神经网络控制
上述结构方案中，CMAC自校正模块在监督学习下将完 成如下非线性映射 eL K 难点是如何提供训练样本集。为此我们将采用如下方法， 离线地提供训练样本集。 （1）在图6-14由网络模型组成的闭环控制系统中，整定一 个初始化比例增益K0； （2）给定期望的时域性能指标Lrm； （3）令r（t）=1，对闭环网络模型的单位阶跃响应，计算 相应的时域性能指标Lcm，0，从而得到指标误差向量eL0； （4）在可能的工作范围内，以一定的量化等级，将控制 器增益进行摄动 ，按（3）得相应的指标误差向量 eL，i，并记录下此对样本，这里i=1,2，…，N。 K
6.2 神经网络控制
（3）结构原理图
6.2 神经网络控制
（4）设计步骤和算法实现
从图中可以看出系统可以分为4部分：常规控制 器与单位反馈；对象的CMAC正向模型；指标误 差计算环节；CMAC自校正模块。系统中采用两 个CMAC模块，一个用于建立被控对象的正向网 络模型，另一个用作神经网络非线性映射器。 CMAC模型与参考模型之间的输出被用来产生指 标误差向量。CMAC自校正模块将此指标误差映 射为控制器增益变化，从而修正相应的控制规 律。
6.4 神经网络控制系统的应用
网络在学习后所获得的对应模糊系统的模糊规则由表6-3 所示。
6.4 神经网络控制系统的应用
输入变量的隶属函数由图6-17所示，图中虚线是学习前的 隶属函数。
6.4 神经网络控制系统的应用
图 6-18 给出了模糊模型的输出值和实际测量值之间的曲 线。由此可见，建模用的数据和评价模型用的数据均集中 在直线的附近，因此建立的预报模型是比较准确的。
6.1神经网络建模
（1）网络结构 在动态递归网络 中，Elman网络具 有Байду номын сангаас简单的结构， 他可以采用标准 BP算法或动态反 向传播算法。一 个基本Elman网络 的结构示意图如 图6-4所示。
6.1神经网络建模
（2）学习算法
基本Elman网络的动态反向传播学习算法可归纳 如下：
其中
6.1神经网络建模
6.2 神经网络控制
一、神经网络的特点
（1）神经网络对于复杂不确定性问题的自适应能 力和学习能力，可以被用作控制系统中的补偿 环节和自适应环节等； （2）神经网络对任意非线性关系的描述能力，可 以被用于非线性系统的辨识和控制等。 （3）神经网络的非线性动力学特性所表现的快速 优化计算能力，可被用于复杂控制问题的优化 计算等。
经网络仍然沿期望轨迹附近进行学习。这就从根本
上克服了使用系统输入作为训练误差所带来的问题。 此外，对于系统不可逆的情况，利用此法也可通过 学习得到一个具有期望性能的特殊逆模型。
6.1神经网络建模
三、利用动态网络的系统建模
1. 基于Elman动态递归网络
动态递归神经网络可分为完全递归与部分递归网 络。完全递归网络具有任意的前馈与反馈联接， 且所有连接权都可进行修正。而在部分递归网络 中，主要的网络结构是前馈，其连接权可以修正； 反馈联接由一组所谓“结构”单元构成，其连接 权不可修正。
6.2 神经网络控制
6. 变结构线性控制系统
在线性控制系统中直接采用Hopfield网络作为动态控 制器。这时可利用变结构理论建造控制器，并用鲁 棒性描述其特性。如图6-11所示。
6.2 神经网络控制
三、基于神经网络的控制器设计
1. 基于全局逼近神经网络的异步自学习控制 系统
（1）基本思想 第k+1次学习时的输出uk+1(t)将基于第k次学习时的经 验 （ek（t），t）和输入uk（t）获得，并随着其 中“有效”经验的不断积累而使ek（t）->或 yk（t）->yd(t), k->∞。从而可望使实际输出经过 “学习”而逐渐逼近其期望输出。
6.2 神经网络控制
不足之处是采用间断超平面对非线性超曲面的 逼近，可能精度不够，同时也得不到相应的导 数估计。 高阶B样条的BMAC控制，则弥补了CMAC的不 足，但计算量略有增加； 基于高斯径向基函数（RBF）网络的直接自适应 控制，这是较为系统、逼近精度最高的一种方 法。但它需要的固定或可调连接权太多，且高 斯径向非线性函数的计算也太多，利用目前的 串行计算机进行仿真实现时，计算量与内存过 大，很难实时实现。
6.4 神经网络控制系统的应用
二、基于神经网络的机械手控制
1. 控制系统设计 在工业应用中，机械手臂具有结构和非结构的不确 定性，为了克服它，提出了自适应控制方法。这种 方法虽然可有效的克服结构性的不确定性，但对非 结构性不确定性无能为力。因此人们借助于神经网 络，利用NN的学习能力、非线性映射和并行处理 能力对机械手臂进行控制。通常用的比较多的是在 神经网络中建立受控对象的逆动力学模型。
6.1神经网络建模
（2）正-逆建模
正-逆建模也称狭义逆学习(Specialized Inverse Learning)。如图6-3所示，这时待辨识的网络NN位 于系统前面，并与之串联。
6.1神经网络建模
该方法的特点是：通过使用系统已知的正向动力学
模型，或增加使用已建模的神经网络正向模型，以
避免再次使用系统输入作为训练误差，使待辨识神
6.2 神经网络控制
（4）神经网络对大量定性或定量信息的分布式存 储能力、并行处理与合成能力，可以被用作复 杂控制系统中的信息转换接口，以及对对象、 语言等感觉信息的处理和利用； （5）神经网络的并行分布式处理结构所带来的容 错能力，可以被用于非结构化过程的控制。
6.2 神经网络控制
二、神经网络控制系统的结构
6.2 神经网络控制
（5）举例
6.2 神经网络控制
2. 基于局部逼近神经网络的控制系统
（1）方法 小脑模型关节控制器（CMAC）控制 高阶B样条的BMAC控制 基于高斯径向基函数（RBF）网络的直接自适应 控制 （2）各方法的优缺点 小脑模型关节控制器（CMAC）控制，此方法已 广泛应用于机器人控制。网络特点是局部逼近， 学习速度快，可以实时应用。
6.2 神经网络控制
（2）方法
包括早期的PID型学习控制，以及近期发展的最优
学习控制、随机学习控制和自适应学习控制等，它 们的本质区别在于学习算子 (.,.) 的具体形式，后者 的选择需保证相应的学习收敛性。
6.2 神经网络控制
（3）神经网络异步自学习控制系统方框图
6.2 神经网络控制
（4）神经网络控制系统的稳定性条件
6.4 神经网络控制系统的应用