智能控制与人工神经网络
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。
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
智能控制方法
智能控制方法智能控制方法是指采用人工智能技术来设计、实现和控制系统的一种方法。
智能控制方法具有高效性、可靠性和自适应性等特点，在工业生产、机器人控制、交通运输和医疗等领域得到了广泛应用。
本文主要介绍人工神经网络、遗传算法和模糊逻辑控制等几种常用的智能控制方法。
一、人工神经网络人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）是一种模仿生物神经系统的信息处理方式的计算模型。
它由输入层、隐藏层和输出层组成，每层包含多个神经元，神经元之间通过连接实现信息传递和处理。
ANN具有自适应性和高度非线性特性，可以用于模式识别、预测和控制等方面。
在智能控制领域中，可以使用ANN对系统进行建模和控制。
具体地说，输入层用来接收传感器数据，输出层用来输出控制指令，隐藏层则根据输入层的数据，使用反向传播算法对权值进行训练，以使得预测误差最小化。
然后，将训练后的ANN用于实时控制系统，以实现自适应控制。
二、遗传算法遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是一种计算智能方法，模拟自然选择和遗传进化过程，通过适应度函数来评估个体的优劣程度，并利用交叉、变异等操作来优化个体的特征。
遗传算法具有全局优化、自适应性和并行处理等特点，适用于求解局部极小值和高维空间优化问题。
在智能控制领域中，可以使用遗传算法优化控制器的参数。
具体地说，先使用传统控制器设计方法获得一个初步的控制器，然后使用遗传算法优化控制器的参数，以使得控制效果最优。
在优化过程中，可以通过适应度函数评估控制器的性能，并通过群体演化的过程实现控制器参数的迭代优化。
三、模糊逻辑控制模糊逻辑控制（Fuzzy Logic Control, FLC）是一种基于模糊逻辑的控制方法。
模糊逻辑是一种模糊概念的推理和处理方法，它考虑到了不确定性和模糊性，使得控制器更加灵活和鲁棒。
FLC通常由模糊化、规则库、推理和去模糊化等步骤组成。
在智能控制领域中，可以使用FLC来控制具有复杂非线性特性的系统。
基于人工神经网络的智能控制系统研究
基于人工神经网络的智能控制系统研究随着科技的不断发展，人工智能也越来越成为人们关注的焦点。
其中，基于人工神经网络的智能控制系统也受到了广泛的关注和研究。
本文将介绍什么是人工神经网络、智能控制系统以及如何将它们结合起来。
1. 什么是人工神经网络？人工神经网络指的是一种模仿生物神经网络的计算模型，它通常由多个神经元组成，这些神经元之间能够相互传递信息，并对输入信号进行处理后产生输出信号。
其结构如同一个网络一样，由多个层次组成，每一层次都有多个神经元互相连接通信。
2. 什么是智能控制系统？智能控制系统是通过计算机、传感器、执行器等硬件设备来监测和控制环境、设备以及机器人等物理系统的系统。
它可以实现自我学习、自适应、自我维护等功能。
智能控制系统的研究可以大大提高生产效率、优化资源利用、保障人员操作安全等。
3. 基于人工神经网络的智能控制系统将人工神经网络应用于智能控制系统中，可以增强系统的学习能力、自适应性及鲁棒性等。
神经网络可以对输入的数据进行识别，加工，并根据其所学习到的知识来进行智能决策，指导对控制环境或物理系统的处理。
例如，在智能照明控制中，将光传感器拍摄的数据输入神经网络，神经网络便可以分析光线信息，进行学习和处理，然后产生输出信息，调整照明设备的亮度、色温等参数，实现更为智能化的控制。
4. 人工神经网络在智能控制领域的应用人工神经网络在智能控制领域的应用非常广泛，可以用于机器人控制、人机交互、照明控制、风机控制、空调控制、水泵控制等多种物理系统的控制。
其中，机器人控制应用最为广泛。
在人机交互方面，人工神经网络可以通过分析人类的语音、姿态、微表情等行为信息，进行学习和处理，从而实现更为智能化的交互。
在照明、风机、水泵、空调的控制中，人工神经网络可以对环境温度、湿度、光线、空气质量等传感器数据进行处理，然后控制相应设备的开关和参数调节，从而实现更为高效、舒适和节能的控制。
5. 结语人工神经网络是智能控制系统中的重要组成部分，它可以通过模拟人脑神经元的运作，增强智能控制系统的学习能力、自适应性和鲁棒性，提高系统的效率和性能。
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。
智能控制导论论文(人工神经网络)
智能控制导论论文●系别：●班级：●学号：●姓名：●日期：人工神经网络关键词:人工神经网络、产生、发展、应用内容摘要:人工神经网络是二十世纪科学技术所取得的重大成果之一，是人类认识自然道路上的又一座里程碑。
90年代以来，国际学术界掀起了研究人工神经网络的热潮，但是探讨其哲学思想方面的研究相对薄弱。
我们知道，任何一门影响巨大、意义深远的科学技术，其发展过程必然揭示了科学技术发展的基本规律以及影响其发展的主要因素。
人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANN），一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。
这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。
人工神经网络具有自学习和自适应的能力，可以通过预先提供的一批相互对应的输入－输出数据，分析掌握两者之间潜在的规律，最终根据这些规律，用新的输入数据来推算输出结果，这种学习分析的过程被称为“训练”。
人工神经网络是一门发展十分迅速的交叉学科，它是由大量处理单元组成的非线性大规模自适应动力系统，具有学习能力、记忆能力、计算能力以及智能处理能力，并在不同程度和层次上模仿人脑神经系统的信息处理、存储及检索功能。
同时，人工神经网络具有非线性、非局域性、非定常性、非凸性等特点，因此在智能控制、模式识别、计算机视觉、自适应滤波和信号处理、非线性优化、自动目标识别、连续语音识别、声纳信号的处理、知识处理、智能传感技术与机器人、生物医学工程等方面都有了长足的发展。
人工神经网络产生的背景自古以来，关于人类智能本源的奥秘，一直吸引着无数哲学家和自然科学家的研究热情。
生物学家、神经学家经过长期不懈的努力，通过对人脑的观察和认识，认为人脑的智能活动离不开脑的物质基础，包括它的实体结构和其中所发生的各种生物、化学、电学作用，并因此建立了神经元网络理论和神经系统结构理论，而神经元理论又是此后神经传导理论和大脑功能学说的基础。
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。
控制系统中的神经网络与智能控制技术
控制系统中的神经网络与智能控制技术在现代科技的发展中，控制系统扮演着重要的角色，它用于监测和管理各种工业和非工业过程。
随着技术的不断进步，控制系统也在不断提升。
神经网络和智能控制技术作为现代控制系统中的关键组成部分，正在被广泛研究和应用。
本文将重点探讨控制系统中神经网络和智能控制技术的应用和发展。
一、神经网络与控制系统神经网络是模拟人脑神经元网络结构和功能的数学模型，它能够通过学习和训练来逼近和模拟人脑的决策过程。
在控制系统中，神经网络可以用于处理和解决复杂的非线性控制问题。
通过神经网络的学习和适应能力，控制系统可以更好地应对不确定性和非线性特性。
1.1 神经网络在控制系统中的基本原理神经网络模型由多个神经元组成，这些神经元通过连接权重相互连接。
每个神经元将输入信号经过激活函数进行处理，产生输出信号，并传递给其他神经元。
通过调整连接权重和激活函数参数，神经网络可以逐步地优化输出结果，实现更精确的控制。
1.2 神经网络在控制系统中的应用神经网络在控制系统中有广泛的应用，例如在机器人控制、电力系统控制和交通管理等领域。
在这些应用中，神经网络能够通过学习和自适应的方式，提高系统的鲁棒性和稳定性，使得系统能够更好地适应不确定性和变动性。
二、智能控制技术智能控制技术是指结合人工智能和控制理论，用于设计和实现智能化的控制系统。
智能控制技术通过引入模糊逻辑、遗传算法和专家系统等，能够更好地适应动态和非线性控制问题。
2.1 智能控制技术的基本原理智能控制技术的核心思想是将人类专家的经验和知识转化为计算机程序，使得系统能够进行智能化的决策和控制。
通过建立模糊规则和使用遗传算法进行参数优化，智能控制系统能够自主学习和适应环境的变化，对于复杂的动态系统具有较好的控制性能。
2.2 智能控制技术的应用智能控制技术在工业自动化、机器人控制和交通管理等领域有着广泛的应用。
例如，在工业生产中，智能控制系统可以根据实时数据和模糊规则，自主地进行生产调度和质量控制；在交通管理中，智能控制系统可以根据交通流量和路况信息，优化信号配时和路线选择，提高交通效率和安全性。
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智能控制与人工神经网络
本文首先介绍了智能控制的发展和智能控制系统与传统控制系统的比较,然后综述了几种智能控制的主要实现技术,并着重讨论了基于人工神经网络的智能控制。
标签：智能控制人工神经网络
1 智能控制概述
智能控制是一门将控制论和人工智能结合起来的多学科所形成的交叉学科。
总体来说,智能控制是经典自动控制技术的一个新的方法,它通过对现场各种实时情况的分析,可以在无人操作的情况自动完成对控制对象的控制。
根据目前的研究成果,智能控制系统有二元结构、三元结构及四元结构等三种结构特点。
2 多层前向网络
神经网络是由一个个基本非线性单元,即神经元组成的。
多层前向网络的典型结构如图1所示。
个神经元的阀值,{}则为网络的外部输入。
式(1)和(2)表明,多层前向网络对同一层次中的信息是通过并行方式来处理的,正是有这样的特点,使网络输入至输出可以十分快速进行传播。
神经网络的学习过程是多种多样的。
这个学习过程是自学习过程。
它使用测试获得的数据或者原有的历史数据,学习并且建立神经网络数学模型。
再通过已有的成熟模型对实际运行过程中新出现的运行工况自动“推断”出最优的运行参数,即自学习、自适应过程。
而目前反向传播算法(Backpropagation,BP),即BP算法,是使用最多的算法。
所谓反向传播算法是反复交替地进行如下两个过程(为叙述简便计,考虑单输出情况):
第一步:正向过程
由输入xs驱动({}={}),逐层计算式(1)、(2),一直求
出网络的输出{ ym ( xs )={ ok },其中,k为网络总层数。
第二步:反向过程
由输出层(6)式开始反向逐层计算(5),(7),(8),直至第一层。
最后作权值调整
其中,η>0是步长。
之后,针对下一个样本数据开始新一轮的正、反向传播过
程,逐步学习修改网络权值。
通过以上的介绍我们可以得出,BP学习算法充分利用的是多层前向网络的结构优势。
同时,该算法的一個突出优点是在正、反向传播过程中,每一层计算都是并行的。
当然,BP算法也有它的缺点。
由学习过程可以知道,当输入一个新输入时,BP 算法会不断调整权值,试图使网络输出尽可能的符合理想输出,在这样不断的调整过程中会有极大的可能会破坏原先已“学习”过的情况,造成混乱,会“忘记”之前的学习“成果”,这就是BP算法的健忘性。
因此,至于通过反复的学习才能客服这样的缺点。
实际上,数据学习的先后是有序的,我们也可以通过打破固定次序造成的局限,随机的选择数据,能让BP算法“学习”得更快。
但最佳方法是通过修正目标函数来实现。
我们将目标函数修改为
minE=∑ES (10)
对应的权值调整公式为(11)
式中对每个数据进行一次正反向的计算,累积所有的梯度。
根据
,最后才作一次权值修正,逐步学习修正网络权值。
3 模型参考自适应控制
模型参考自适应控制与常规的系统的模型是相同的,区别在于采用神经网络模型NNI来用作对象的辨识。
在模型参考自适应控制中,用一个稳定的参考模型M来表达所期望的闭环系统性能指标,而控制目标是使对象的实际输出yp(t)渐进的匹配参考模型的输出yr(t),即
(12)
该模型中还引入了一个误差函数,使控制器可以分别由辨识模型和神经网络来学习仿射系统和非仿射系统。
实际上,学习的误差函数就是实际对象的输出yp(t)与参考模型的输出yr(t)之差。
仿真表明这种方法是非常有效的。
4 预测控制
图2是一种基于神经网络模型的预测控制实现结构,该控制方法采用神经网络作为预测模型实现对非线性系统的预测控制,其中的预测模型是一个NARMAX模型,即:
y(k+1)=f[y(k),y(k-1),…,y(k-ny+1),
u(k),u(k-1),…,u(k-nu+1)](13)
其中,y(k)和u(k)是对象的输入和输出,ny和nu是系统的阶次。
该模型可采用BP网络实现学习。
在预测控制中,优化控制信号的选择是使目标函数取极值,即:
其中的Sp为设定值;y(k+i)为输出预测值;u(k+i)为控制输入qi; ,ri为加权系数;p为预测长度;M为优化长度。
根据上式进行优化计算,求得最优控制u*(k),即
由神经网络预测模型可获得上式的预测输出值y(k+j)和梯度值dy(k+j)/du(k+j),因求预测控制的最优控制序列u*(k),u*(k+1),…,u*(k+M)就变得很容易了。
然后将u*(k)施加于实际系统进行控制,可得到系统输出y(k+1),再用这些值对神经网络预测模型进行修正,就可实现预测控制中的“反馈校正”。
参考文献:
[1]金西岳,付信鉴.智能控制的进展与应用.工业控制计算机.1992.
[2]厉隽怿.许晓鸣.杨煜普.基于神经网络的智能控制.化工自动化仪表. 1995.
[3]袁曾任.智能控制研究的新进展.信息与控制.1994.。