智能控制大作业-神经网络
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
神经网络在智能机器人中的应用
神经网络在智能机器人中的应用随着人工智能技术的不断进步，智能机器人已经逐渐成为了我们日常生活中不可或缺的一部分。
而其中，神经网络技术更是智能机器人实现人工智能的关键之一。
本文将介绍神经网络在智能机器人中的应用及其优势。
一、神经网络技术概述神经网络，也称为人工神经网络，是一种模拟人脑组织结构和功能的人工智能技术。
它由多个节点和连接组成，每个节点代表一个人工神经元，连接则代表神经元间的突触连接。
通过对神经元和连接的模拟计算，神经网络能够实现模式识别、分类、预测等人类智能所具备的功能。
二、1.智能控制方面神经网络可用于智能机器人的控制系统，为机器人行为提供智能的指导。
通过神经网络对机器人环境和自身状态的分析，可以实现机器人在不同情况下的自主行动和智能决策。
例如，可以通过训练神经网络，实现智能机器人对目标物体的识别、跟踪和抓取等功能。
2.感知识别方面神经网络可用于智能机器人的感知识别系统，使机器人能够快速准确地对环境信号进行感知和处理。
例如，可以通过神经网络实现语音识别、视觉识别、手势识别等智能交互功能。
通过神经网络对数据的分析和训练，机器人能够识别不同的声音、图像和姿态，从而实现复杂的人机交互。
3.智能学习方面神经网络可用于智能机器人的学习系统，使机器人能够通过对数据的分析和学习，不断完善自身的识别和决策能力。
例如，可以通过神经网络实现机器人的强化学习，通过不断尝试和反馈，机器人逐渐改进自己的行为策略，从而实现更高效的任务完成。
三、神经网络在智能机器人中的优势1.自适应性强神经网络具有自适应性强的特点，可以根据环境和任务的变化，动态调整神经网络结构和参数，从而实现更好的性能表现。
智能机器人使用神经网络可以根据不同的环境和任务自主调整行为决策，从而更好地适应复杂多变的场景。
2.学习能力强神经网络具有学习能力强的特点，可以通过对数据的学习和不断尝试，逐渐改进自己的决策和行为策略。
智能机器人使用神经网络可以进行强化学习和监督学习等多种方式的学习，从而不断完善自己的能力和表现。
大工22夏《神经网络》大作业
大工22夏《神经网络》大作业
1. 项目介绍
本次《神经网络》大作业旨在让同学们深入理解神经网络的工作原理，并能够独立实现一个简单的神经网络模型。
通过完成本次作业，同学们将掌握神经网络的基本结构，训练过程以及参数优化方法。
2. 任务要求
1. 独立实现一个具有至少三层神经网络的结构，包括输入层、隐藏层和输出层。
2. 选择一个合适的激活函数，并实现其对应的激活和导数计算方法。
3. 实现神经网络的正向传播和反向传播过程，包括权重更新和偏置更新。
4. 在一个简单的数据集上进行训练，评估并优化所实现的神经网络模型。
3. 评分标准
1. 神经网络结构实现（30分）
2. 激活函数实现（20分）
3. 正向传播和反向传播实现（20分）
4. 模型训练与评估（20分）
5. 代码规范与文档说明（10分）
4. 提交要求
1. 提交代码文件，包括神经网络结构、激活函数、正向传播、反向传播以及训练与评估的实现。
2. 提交一份项目报告，包括项目简介、实现思路、实验结果及分析。
3. 请在提交前确保代码的可运行性，并在报告中附上运行结果截图。
5. 参考资料
1. Goodfellow, I. J., Bengio, Y., & Courville, A. C. (2016). Deep learning. MIT press.
2. Russell, S., & Norvig, P. (2016). Artificial intelligence: a modern approach. Pearson Education Limited.
祝大家作业顺利！。
智能控制(神经网络)-作业
智能控制作业学生姓名： 学 号： 专业班级：7-2 采用BP 网路、RBF 网路、DRNN 网路逼近线性对象2)1(1)1(9.0)1()(-+-⨯--=k y k y k u k y ，分别进行matlab 仿真。
（一）采用BP 网络仿真网络结构为2-6-1。
采样时间1ms ，输入信号)6sin(5.0)(t k u ⨯=π，权值21,W W 的初值随机取值，05.0,05.0==αη。
仿真m 文件程序为：%BP simulationclear all;clear all;xite=0.5;alfa=0.5;w1=rands(2,6); % value of w1,initially by randomw1_1=w1;w1_2=w1;w2=rands(6,1); % value of w2,initially by randomw2_1=w2;w2_2=w2_1;dw1=0*w1;x=[0,0]';u_1=0;y_1=0;I=[0,0,0,0,0,0]'; % input of yinhanceng cellIout=[0,0,0,0,0,0]'; % output of yinhanceng cellFI=[0,0,0,0,0,0]';ts=0.001;for k=1:1:1000time(k)=k*ts;u(k)=0.5*sin(3*2*pi*k*ts);y(k)=(u_1-0.9*y_1)/(1+y_1^2);for j=1:1:6I(j)=x'*w1(:,j);Iout(j)=1/(1+exp(-I(j)));endyn(k)=w2'*Iout; %output of networke(k)=y(k)-yn(k); % error calculationw2=w2_1+(xite*e(k))*Iout+alfa*(w2_1-w2_2); % rectify of w2for j=1:1:6FI(j)=exp(-I(j))/(1+exp(-I(j))^2);endfor i=1:1:2for j=1:1:6dw1(i,j)=e(k)*xite*FI(j)*w2(j)*x(i); % dw1 calculation endendw1=w1_1+dw1+alfa*(w1_1-w1_2); % rectify of w1% jacobian informationyu=0;for j=1:1:6yu=yu+w2(j)*w1(1,j)*FI(j);enddyu(k)=yu;x(1)=u(k);x(2)=y(k);w1_2=w1_1;w1_1=w1;w2_2=w2_1;w2_1=w2;u_1=u(k);y_1=y(k);endfigure(1);plot(time,y,'r',time,yn,'b');xlabel('times');ylabel('y and yn');figure(2);plot(time,y-yn,'r');xlabel('times');ylabel('error');figure(3);plot(time,dyu);xlabel('times');ylabel('dyu');运行结果为：（二）采用RBF 网络仿真网路结构为2-4-1，采样时间1ms ，输入信号)2sin(5.0)(t k u ⨯=π，权值的初值随机取值，05.0,05.0==αη，高斯基函数初值T j C ]5.0,5.0[=，T B ]5.1,5.1,5.1,5.1[=。
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。
自动控制系统中的神经网络控制
自动控制系统中的神经网络控制自动控制系统是一种通过使用各种控制器和算法来实现对系统行为的调节和优化的系统。
神经网络控制是其中一种灵活且性能强大的控制方法，它模仿了人类大脑的神经网络，通过学习和适应来实现对系统的控制。
神经网络控制在自动控制系统中的应用非常广泛。
它可以用于机械控制、电力系统、通信网络等各种领域。
神经网络控制可以通过大量的输入输出数据来训练网络模型，并利用这些模型对未知的系统进行控制。
这使得神经网络控制能够处理非线性、时变和模型未知的系统。
神经网络控制的基本原理是通过训练神经网络来建立系统的模型，然后使用这个模型来预测系统的下一状态，并基于预测结果进行控制。
神经网络控制的训练过程通常包括两个阶段：离线训练和在线调整。
在离线训练阶段，使用大量的已知输入输出数据对神经网络进行训练，调整网络的权重和偏差，使其尽可能准确地描述系统的动态行为。
在在线调整阶段，根据实际的控制效果，对网络进行参数的实时调整，以适应系统的变化。
与传统的控制方法相比，神经网络控制具有以下几个优势：1. 适应性强：神经网络控制可以自适应地调整控制策略，以适应不同的工作环境和系统条件。
即使在存在模型误差和系统变化的情况下，它仍然能够保持较好的控制性能。
2. 鲁棒性强：神经网络控制对参数的变化和噪声的抗干扰能力较强。
它可以通过学习和适应来抵抗外部干扰和异常情况的干扰，从而使控制系统更加稳定可靠。
3. 非线性能力强：由于神经网络模型的非线性特性，神经网络控制可以有效地应对非线性系统。
它能够处理传统控制方法难以解决的非线性问题，并在控制精度和稳定性方面取得显著的改善。
在实际应用中，神经网络控制也存在一些挑战和限制。
首先，神经网络控制的设计和参数调整较为复杂，需要具备相关的知识和经验。
其次，神经网络控制的计算量较大，需要较高的计算资源和处理能力。
此外，神经网络控制还面临着数据不准确和训练样本不足的问题，这可能导致网络模型的性能下降。
智能控制简明教程-神经网络原理
①单层感知器
感知器模型是由美国学者 F.Rosenblatt于
1957年建立的，它是一个具有单层处理单元的 神经网络。
Hale Waihona Puke 知器的输出：学习规则：向量形式：
下面讨论单层感知器实现逻辑运算问题： a.单层感知器的逻辑“与”运算
0 0 0 -1.5 0 o 0 0 1 -0.5 0 o 0 1 0 -0.5 0 o 1 1 1 0.5 1 *
b.单层感知器的逻辑“或”运算
0 0 0 -0.5 0 o 1 0 1 0.5 1 * 1 1 0 0.5 1 * 1 1 1 1.5 1 *
c.“异或”运算线性不可分
000 011 101 110
①Hebb学习规则（无导师学习）
在Hebb学习规则中，取神经元的输出为学习 信号：
神经网络调整权值的原则： 若第i个与第j个神经元同时处于兴奋状态，则它们之间 的连接权应加强。符合心理学中条件反射的机理两 个神经元同时兴奋（输出同时为‘1’态）时w加强，
否
则应削弱。
4.3 感知器（perceptron) 感知器是模拟人的视觉，接受环境信息，
前向网络特点
1. 神经元分层排列，可多层 2. 层间无连接 3. 方向由入到出 感知网络（perceptron即为此） 应用最为广泛
注意：构成多层网络时，各层间的转移函数应 是非线性的，否则多层等价一个单层网络。
另外，隐层的加入大大提高NN对信息的处理能 力，经过训练的多层网络，具有较好的性能， 可实现X→Y的任意非线性映射的能力。
5.神经网络的学习功能
a.学习方法
学习是NN最重要的特征，学习learning，训练 training。
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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智能控制与应用实验报告神经网络控制器设计
一、 实验内容
考虑一个单连杆机器人控制系统，其可以描述为：
0.5sin()Mq mgl q y q
τ
+==
其中20.5M kgm =为杆的转动惯量，1m kg =为杆的质量，1l m =为杆长，
29.8/g m s =，q 为杆的角位置，q 为杆的角速度，q 为杆的角加速度， τ为系
统的控制输入。
具体要求：
1、设计神经网络控制器，对期望角度进行跟踪。
2、分析神经网络层数和神经元个数对控制性能的影响。
3、分析系统在神经网络控制和PID 控制作用下的抗干扰能力(加噪声干扰、加参数不确定)、抗非线性能力(加死区和饱和特性)、抗时滞的能力(对时滞大小加以改变)。
4、为系统设计神经网络PID 控制器(选作)。
二、 对象模型建立
根据公式(1)，令状态量
121
=,x q x x =得到系统状态方程为：
12121
0.5**sin()
x x mgl x x M
y x τ=-=
=
(1)
由此建立单连杆机器人的模型如图1所示。
图1 单连杆机器人模型
三、系统结构搭建及神经网络训练
1.系统PID结构如图2所示:
图2 系统PID结构图
PID参数设置为Kp=16，Ki=10，Kd=8得到响应曲线如图3所示：
01234
5678910
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1.2
1.4
t/s
a n g l e /r a d
图3 PID 控制响应曲线
采样PID 控制器的输入和输出进行神经网络训练 p=[a1';a2';a3']; t=b';
net=newff([-1 1;-1 1;-1 1],[3 8 16 8 1],{'tansig' 'tansig' 'tansig' 'logsig' 'purelin'});
产生的神经网络控制器如图4所示：
图3 神经网络工具箱
训练过程如图4所示：
图4 神经网络训练过程图
用训练好的神经网络控制器替换原来的PID 控制器，得到仿真系统结构图如图5所示：
control input q
plant
t
To Workspace1
y To Workspace
Step
Scope
1
s Integrator2du/dt Derivative1
NNET Input Output
Custom Neural Network
Clock
图5 神经网络控制系统结构图
运行系统得到神经网络控制下的响应曲线如图6所示：
01234
5678910
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1.2
1.4
t/s
a n g l e /r a d
图6 神经网络控制响应曲线图
四、 神经网络和PID 控制器的性能比较
1.抗干扰能力
在神经网络控制器和PID 控制器中分别加入相同的随机噪声，系统响应如图7所示：
1234
5678910
00.2
0.4
0.6
0.8
1
1.2
1.4
t/s
a n g l e /r a d
图7 加入噪声的系统响应曲线
从图7中的响应曲线可以看出，神经网络控制和PID 控制的抗干扰效果相差不大。
2.加入饱和
饱和区间为[,]，得到的系统响应曲线如图8所示：
1234
5678910
00.2
0.4
0.6
0.8
1
1.2
1.4
t/s
a n g l e /r a d
图8 加入饱和的系统响应曲线
从图8中可以看出加入饱和特性后，神经网络控制比PID 控制要平缓一些。
3.加入时滞
在PID 系统和神经网络系统中分别加入相同的时滞后，系统的响应曲线如图9所示：
1234
5678910
00.5
1
1.5
2
2.5
t/s
a n g l e /r a d
图9 加入时滞的系统响应曲线
从图9中可以看出，加入时滞特性后神经网络控制的控制效果明显比PID 控制要好很多。
五、 总结
经典PID 控制原理和现代控制原理的共同特点是：控制器设计必须建立在被控对象的精确建模上。
没有精确的数学模型，控制器的控制效果及精度将受到很大的制约。
但在现实生活中，大多数系统具有非线性、时变、大延迟等特点，很难建立精确的数学模型。
因此经典控制原理和现代控制原理都很难实现对这种系统的精确控制。
神经网络控制不需要建立基于系统动态特性的数学模型。
神经网络具有的任意非线性逼近能力，可以通过对系统性能的学习来实现具有最佳组合的PID 控制。