神经网络控制系统
神经网络控制系统的原理
神经网络控制系统的原理神经网络控制系统是一种基于人工神经网络的控制系统，在工业、交通、航空等各个领域具有广泛的应用。
它的原理是通过构建和训练神经网络模型，实现对待控对象的智能控制。
首先，神经网络控制系统需要建立一个神经网络模型，这个模型通常由节点、神经元和连接权值组成。
节点是模型中的基本单元，神经元是节点的一个实例，连接权值代表神经元之间的连接强度。
在建立模型时，需要确定网络的拓扑结构和各个节点之间的连接方式。
其次，神经网络控制系统需要进行网络的训练。
训练是为了使神经网络模型能够适应特定的控制任务。
训练过程通常包括两个阶段：前向传播和误差反向传播。
前向传播是指从输入层开始，逐层计算神经元的输出值，直到输出层。
误差反向传播是指根据网络的输出和期望输出之间的误差来调整连接权值，以提高网络的性能。
在训练过程中，需要使用一些优化算法来更新连接权值。
常用的优化算法有梯度下降法、反向传播算法和遗传算法等。
这些算法能够根据网络的误差情况，调整连接权值，使网络的输出尽量与期望输出一致。
一旦神经网络模型训练完成，就可以将其应用于实际的控制任务中。
在控制过程中，输入变量会通过网络的输入层传递给网络，经过一系列的计算和传递，最终得到输出结果。
输出结果可以是控制信号，用来调节待控对象的状态，使其达到期望的目标。
需要注意的是，神经网络控制系统的性能不仅取决于网络的结构和参数，还取决于训练数据的质量和数量。
训练数据应该尽可能地覆盖各种情况，以确保网络具有良好的泛化能力。
此外，神经网络控制系统还需要不断地进行监控和调整，以保持其稳定性和性能。
总的来说，神经网络控制系统通过构建和训练神经网络模型，实现对待控对象的智能控制。
它的原理是利用神经网络的拟合和学习能力，将输入变量转化为输出控制信号，从而实现对系统的控制。
神经网络控制系统具有较强的适应性和学习能力，能够适应各种复杂和变化的控制任务，因此在实际应用中具有广泛的潜力和前景。
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。
神经网络控制系统的研究与实现
神经网络控制系统的研究与实现一、研究背景随着人工智能技术的快速发展，神经网络控制系统（NNCS）成为了近年来最为热门的研究领域之一。
NNCS的核心思想是将神经网络理论与控制理论相结合，实现自主学习和自主决策的控制系统。
它能够广泛应用于机器人控制、智能制造、自动驾驶等领域，在提高生产效率、降低成本、提升人类生活质量等方面具有重要的意义。
二、研究内容和方法（一）NNCS的基本原理NNCS是基于神经网络理论的一种控制系统，其基本原理是将神经网络作为控制系统的核心部分，通过训练神经网络，使其学习到控制系统的动态特性和最优控制策略，从而实现优化控制。
（二）NNCS的研究方法NNCS的研究方法主要包括以下几个方面：1. 神经网络模型的构建：在神经网络模型中，需要确定神经网络的拓扑结构、激活函数和连接权值等参数，以实现对控制系统的有效建模。
2. 神经网络训练算法的选择：针对不同的控制系统，需要选择合适的神经网络训练算法，如BP算法、RBF算法、ELM算法等，以实现对神经网络参数的自适应学习和优化。
3. 控制策略的设计与优化：在神经网络模型中，需要设计合适的控制策略，如模糊控制、PID控制、自适应控制等，并利用神经网络的自适应学习能力不断优化控制策略，以达到更为优化的控制效果。
（三）NNCS的实现技术NNCS的实现技术主要包括以下几个方面：1. 硬件平台的选择：为了实现NNCS，需要选择适合的硬件平台，如FPGA、DSP、ARM、GPU等，以满足不同的应用需求。
2. 软件工具的选择：在神经网络模型的构建、训练和优化等过程中，需要使用到不同的软件工具，如MATLAB、Python、Caffe、TensorFlow等，以实现高效、精确的控制算法设计和实现。
3. 系统集成和测试：在NNCS的实现过程中，需要对各个组成部分进行优化、测试和集成，以保证整个系统的正确性和稳定性，同时对系统的性能进行评估和优化。
三、研究应用和展望NNCS作为一种优化控制系统，其应用前景广阔。
神经网络控制(RBF)
神经网络控制(RBF)神经网络控制（RBF）是一种基于径向基函数（RBF）的神经网络，用于控制系统，其主要功能是通过对输入信号进行处理来实现对系统输出的控制。
通过神经网络控制，控制器可以学习系统的动态行为和非线性模型，从而使得控制器能够自适应地进行调整和优化，实现对系统的精确控制。
RBF 网络通常由三层组成：输入层、隐藏层和输出层。
输入层接受系统的输入信号，并将其传递到隐藏层，隐藏层对输入数据进行处理并输出中间层的值，其中每个中间层神经元都使用一个基函数来转换输入数据。
最后，输出层根据隐藏层输出以及学习过程中的权重调整，计算并输出最终的控制信号。
RBF 网络的核心是数据集，该数据集由训练数据和测试数据组成。
在训练过程中，通过输入训练数据来调整网络参数和权重。
训练过程分为两个阶段，第一阶段是特征选择，该阶段通过数据挖掘技术来确定最优的基函数数量和位置，并为每个基函数分配一个合适的权重。
第二阶段是更新参数，该阶段通过反向传播算法来更新网络参数和权重，以优化网络的性能和控制精度。
RBF 网络控制的优点在于其对非线性控制问题具有优秀的适应性和泛化性能。
另外，RBF 网络还具有强大的学习和自适应调整能力，能够学习并预测系统的动态行为，同时还可以自动调整参数以提高控制性能。
此外，RBF 网络控制器的结构简单、易于实现，并且具有快速的响应速度，可以满足实时控制应用的要求。
然而，RBF 网络控制也存在一些局限性。
首先，RBF 网络需要大量的训练数据来确定最佳的基函数数量和位置。
此外，由于网络参数和权重的计算量较大，实时性较低，可能存在延迟等问题。
同时，选择合适的基函数以及与其相应的权重也是一项挑战，这需要在控制问题中进行深入的技术和经验探索。
总体而言，RBF 网络控制是一种非常有效的控制方法，可以在广泛的控制问题中使用。
其结构简单，性能稳定，具有很强的适应性和泛化性能，可以实现实时控制，为复杂工业控制问题的解决提供了一个重要的解决方案。
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。
神经网络控制
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；
✓
一旦系统出现干扰，反馈控制器重新起作用。
✓
可确保控制系统的稳定性和鲁棒性，有效提高系
统的精度和自适应能力。
神经网络
控制器
期望输出
()
−1
()
+
-
()
传统控
网络实现；可进行离线辨识，也可进行在线辨识。
+
-
逆向建模
一般而言，建立逆模型对神经网络控制意义重大。
直接逆建模简化结构图：
可用于离线辨识，也可
用于在线辨识。
对 象
+
神经网络
逆模型
缺点：不是目标导向的，系统输入也不可能预先定义。
实际常采用正-逆建模结构。
正-逆建模
神经网络
逆模型
对 象
第3章 神经网络控制
第2部分 控制基础
3.5 神经网络控制基础
3.5.1 神经网络控制的优越性
神经网络可以处理那些难以用模型或规则描述的过
程或系统。
神经网络采用并行分布式信息处理，具有很强的容
错性。
神经网络是本质非线性系统，可实现任意非线性映
射。
神经网络具有很强的信息综合能力，能同时处理大
期望输出
()
稳定的参
考模型
参考模
型输入
()
+
()
()
+
-
神经网络
控制器
()
对象
()
控制系统中的神经网络与模型控制
控制系统中的神经网络与模型控制引言：控制系统是现代工程中的重要组成部分，它能够帮助我们实现对物理系统的精确控制，以满足特定的需求。
而控制系统中的神经网络与模型控制技术则是其中的两个重要方法，它们分别基于神经网络和模型的特性，为控制系统提供了不同的可行方案。
本文将详细探讨这两种方法的原理、应用以及优势。
一、神经网络控制系统神经网络控制系统是一种基于人工神经网络模型的控制方法。
神经网络是受到生物神经系统启发的一种数学模型，它能够通过学习和适应不断改善自身的性能。
在控制系统中，神经网络可以根据输入输出的关系自动调整自身的权重和参数，以实现对系统的控制。
1. 神经网络模型神经网络由多个人工神经元组成，这些神经元之间通过连接权重进行信息传递。
常见的神经网络模型有前馈神经网络、循环神经网络和卷积神经网络等，它们在不同的场景下具有不同的适用性。
2. 神经网络控制算法神经网络控制算法主要包括前向传播和反向传播两个过程。
前向传播是指从输入端逐层传递信息至输出端的过程，反向传播则是通过计算误差来调整神经网络的权重和参数。
通过不断迭代学习，神经网络能够逐渐找到系统的最优控制策略。
3. 神经网络控制系统的应用神经网络控制系统在诸多领域有着广泛的应用。
例如自动驾驶车辆、飞机飞行控制、机器人等，这些系统需要根据外部环境和目标来实时调整控制策略，神经网络能够提供较大的灵活性和适应性。
二、模型控制系统模型控制是另一种常见的控制方法，它利用已知系统模型来设计控制器，以实现对系统的精确控制。
模型控制系统基于数学建模和控制理论，具有较高的控制精度和稳定性。
1. 系统建模模型控制系统首先需要对待控制的物理系统进行建模。
常见的建模方法有状态空间模型、传递函数模型和灰色模型等，不同的方法适用于不同的系统和需求。
2. 控制器设计控制器设计是模型控制的核心。
常见的控制器有比例控制器、积分控制器和微分控制器等，通过调节控制器的参数可以实现对系统的精确控制。
神经网络控制系统的优化设计
神经网络控制系统的优化设计随着科技的不断进步，人类对复杂系统的控制和优化需求越来越高，而神经网络技术是一个有效的解决方案。
神经网络被广泛应用于电力、石油、航空、军工等领域，其高效、灵活的特性赢得了用户的认可。
但是，神经网络控制系统的优化设计仍然是一个具有挑战性的任务。
本文将探讨神经网络控制系统的优化设计，并介绍几种常见的优化方法。
神经网络控制系统的构成神经网络控制系统由三个部分组成：神经网络模型、控制器和被控对象。
神经网络模型是一个多层前馈神经网络，通常包含输入层、隐含层和输出层。
输入层接受外部信号，隐含层进行信息处理和转换，输出层将处理后的信号传递到控制器。
控制器是神经网络的核心，其作用是根据输入信号调整神经网络参数，以实现对被控对象的控制。
被控对象是待控制的系统，通过传感器将信号传递给神经网络，由神经网络输出的控制信号对其进行调节。
针对神经网络控制系统，优化设计是指对其各个组成部分进行优化，以提高系统的控制性能和稳定性。
优化设计的具体内容包括：（1）神经网络模型优化神经网络模型的优化是实现系统优化设计的第一步，其目标是提高神经网络的泛化能力和预测精度。
优化方法包括神经元数目的确定、激活函数的选择、权值初始化、学习率的调整等。
通过多次试验和反馈，找到最佳的神经网络模型，将大大提高系统的控制能力。
（2）控制器优化控制器是神经网络控制系统的核心部分，其设计的好坏直接影响系统的控制效果。
控制器的优化目标是提高控制精度和响应速度，并保证系统的稳定性。
常见的控制器优化方法有连续控制器和离散控制器，其中离散控制器在实时控制中更具优势，因为它能够快速响应变化，同时消除掉噪声信号带来的干扰。
（3）被控对象优化被控对象的优化是神经网络控制系统中的重要环节。
被控对象通常是复杂的动态系统，其优化目标是提高系统的响应速度和抗干扰能力。
被控对象的优化方法包括系统参数的调整、嵌入式控制系统的设计和应用、信号处理和滤波，通过对被控对象的优化，系统的性能可以得到有效的提升。
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根据上述定义，可以将神经网络在控制中的作用 分为以下几种：
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； 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，如模糊控 制、专家控制及遗传算法等相融合中，为其提供非参 数化对象模型、优化参数、推理模型及故障诊断等。
11
在图3-2所示的系统中，对于神经控制系统的设计， 就是对神经辨识器NNI和神经控制器NNC结构（包括神 经网络种类、结构）的选择，以及在一定的准则函数 下，它们的权系数经由学习与训练，使之对应于不确 定、不确知系统与环境，最后使控制系统达到要求的 性能。由于该神经网络控制结构有两个神经网络，它 是在高维空间搜索寻优，网络训练时，可调参数多， 需调整的权值多，且收敛速度与所选的学习算法、初 始权值有关，因此系统设计有相当难度。除了设计者 所掌握的知识和经验外，还必须应用计算机硬件、软 件技术作为神经网络控制设计的工具。
e=yd-y=0
(3-4)
的过程，就是神经网络模拟g-1(·)的过程，它实际上
是对被控对象的一种求逆过程，由神经网络的学习算
法实现这一求逆过程，就是神经网络实现直接控制的
基本思想。
7
3.1.2 神经网络在控制中的主要作用 由于神经网络具有许多优异特性，所以决定了它
在控制系统中应用的多样性和灵活性。 为了研究神经网络控制的多种形式，先来给出神
由于人工智能中的新技术不断出现及其在智能控 制中的应用，神经网络必将在和其它新技术的相融合 中，在智能控制中发挥更大的作用。
9
神经网络控制主要是为了解决复杂的非线性、不
确定、不确知系统在不确定、不确知环境中的控制问
题，使控制系统稳定性好、鲁棒性强，具有满意的动
静态特性。为了达到要求的性能指标，处在不确定、
不确知环境中的
复杂的非线性不
确定、不确知系
统的设计问题，
就成了控制研究
领域的核心问题。
为了解决这类问
题，可以在系统
中设置两个神经
网络，如图3-2所示。
图3-2 神经网络控制系统
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图中的神经网络NNI作为辨识器，由于神经网络 的学习能力，辨识器的参数可随着对象、环境的变化 而自适应地改变，故它可再线辨识非线性不确定、不 确知对象的模型。辨识的目的是根据系统所提供的测 量信息，在某种准则意义下估计出对象模型的结构和 参数。图中的神经网络NNC作为控制器，其性能随着 对象、环境的变化而自适应地改变（根据辨识器）。
第3章 神经网络控制系统
3.1 神经网络控制理论 3.2 基于Simulink的三种典型神经网络控制系统
1
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4060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。
经网络控制的定义，所谓神经网络控制，即基于神经 网络的控制或简称神经控制，是指在控制系统中采用 神经网络这一工具对难以精确描述的复杂的非线性对 象进行建模，或充当控制器，或优化计算，或进行推 理，或故障诊断等，以及同时兼有上述某些功能的适 应组合，将这样的系统统称为基于神经网络的控制系 统，称这种控制方式为神经网络控制。
13
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 渗透。
3
3.1.1 神经控制的基本原理
控制系统的目的在于通过确定适当的控制量输入， 使得系统获得期望的输出特性。图3-1(1)给出了一般 反馈控制系统 的原理图，其中图 3-1(2)采用神经网络 替代图1-1(1)中的 控制器，为了完成 同样的控制任务， 我们来分析一下神 经网络是如何工作 的。
图3-1 反馈控制与神经网络
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3.1.3 神经网络控制系统的分类 神经网络控制的结构和种类划分，根据不同观点
可以有不同的形式，目前尚无统一的分类标准。 1991 年 Werbos 将 神 经 网 络 控 制 划 分 为 学 习 控 制 、
直接逆动态控制、神经自适应控制、BTT控制和自适 应决策控制五类。
1992年Hunt等人发表长篇综述文章，将神经网络 控制结构分为监督控制、直接逆控制、模型参考控制、 内模控制、预测控制、系统辨识、最优决策控制、自 适应线性控制、增强学习控制、增益排队论及滤波和 预报等。
2
3.1 神经网络控制理论
传统的基于模型的控制方式，是根据被控对象的 数学模型及对控制系统要求的性能指标来设计控制器， 并对控制规律加以数学解析描述；模糊控制是基于专 家经验和领域知识总结出若干条模糊控制规则，构成 描述具有不确定性复杂对象的模糊关系，通过被控系 统输出误差及误差变化和模糊关系的推理合成获得控 制量，从而对系统进行控制。这两种控制方式都具有 显式表达知识的特点，而神经网络不善于显式表达知 识，但是它具有很强的逼近非线性函数的能力，即非 线性映射能力。把神经网络用于控制正是利用它的这 个独特优点。
4
设被控制对象的输入u和系统输出y之间满足如下非
线性函数关系
y g(u)
（3-1）
控制的目的是确定最佳的控制量输入u，使系统的
实际输出y等于期望的输出yd。在该系统，可把神经 网络的功能看作输入输出的某种映射，或称函数变换
，并设它的函数关系为：
u f (yd )
（3-2）
5
为了满足系统输出y等于期望的输出yd，将（3-2）式 代入（3-1）式，可得
y g[ f ( )=g-1(·)时，满足y=yd的要求。
6
由于要采用神经网络控制的被控对象一般是复 杂的且多具有不确定性，因此非线性函数g(·)是难以 建立的，可以利用神经网络具有逼近非线性函数的能 力来模拟g-1(·)，尽管g(·)的形式未知，但通过系统的 实际输出y与期望输出yd之间的误差来调整神经网络 中的连接权值，即让神经网络学习，直至误差