智能控制典型神经网络
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。
智能控制技术简介
智能控制技术简介智能控制技术是指利用计算机、传感器、执行器等技术手段，对设备、系统或过程进行自动化控制和管理的一种技术。
通过智能控制技术，可以实现对设备运转状态、参数进行实时监测与调整，提高生产效率、降低生产成本，实现自动化生产和智能化管理。
本文将介绍智能控制技术的基本原理、应用领域以及解决方案。
一、智能控制技术的基本原理智能控制技术的基本原理是通过传感器采集设备或系统的状态信息，传递给微处理器或微控制器进行信号处理和决策，并通过执行器输出控制信号，实现对设备或系统的控制。
具体包括以下几个方面：1. 传感器技术：传感器是智能控制技术的重要组成部分，用于实时感知设备或系统的状态信息，并将其转化为电信号输出。
常见的传感器有温度传感器、压力传感器、湿度传感器等。
2. 微处理器或微控制器技术：微处理器或微控制器是指具有一定计算能力和控制功能的集成电路，用于接收传感器的信号，进行数据处理和控制决策。
根据控制算法的不同，可以实现不同的控制策略。
3. 执行器技术：执行器是将控制信号转化为设备或系统实际动作的装置，常见的执行器有电动机、液压马达、电磁阀等。
通过执行器的动作，可以实现对设备或系统的操作与控制。
二、智能控制技术的应用领域智能控制技术广泛应用于各个行业和领域，如工业自动化、智能家居、交通运输、能源管理等。
以下将介绍几个典型的应用领域：1. 工业自动化：智能控制技术在工业生产中有着广泛的应用。
通过对生产线、机器设备等进行智能控制，可以提高生产效率、降低生产成本，实现生产过程的自动化和智能化。
2. 智能家居：智能控制技术在家居领域的应用越来越广泛。
通过智能传感器和智能控制系统，可以实现对家居设备的智能化控制，如智能照明系统、智能空调系统、智能安防系统等。
3. 交通运输：智能控制技术在交通运输领域的应用可以提高交通运输系统的安全性和效率。
例如，智能交通信号灯、智能公交调度系统等，可以实现交通流量控制和优化。
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
神经网络如何实现智能机器人控制
神经网络如何实现智能机器人控制在当今科技飞速发展的时代，智能机器人已经逐渐走进我们的生活，从工业生产到家庭服务，从医疗领域到太空探索，它们的身影无处不在。
而实现智能机器人高效、精准控制的关键技术之一，便是神经网络。
要理解神经网络如何实现智能机器人控制，首先得明白什么是神经网络。
简单来说，神经网络就像是人类大脑中的神经元网络，只不过它是由计算机模拟出来的。
这些神经元通过连接形成网络，能够对输入的数据进行处理和分析，并输出相应的结果。
在智能机器人控制中，神经网络的作用主要体现在感知、决策和行动三个方面。
感知是智能机器人与外界环境交互的第一步。
通过各种传感器，如摄像头、激光雷达、超声波传感器等，机器人能够收集到大量的环境信息。
然而，这些原始数据对于机器人来说是杂乱无章的，难以直接理解和利用。
这时候，神经网络就发挥了作用。
它可以对这些原始数据进行特征提取和模式识别，让机器人能够“理解”周围的环境。
例如，神经网络可以从摄像头拍摄的图像中识别出物体的形状、颜色、位置等特征，从而让机器人知道自己面前有什么东西。
决策是智能机器人控制的核心环节。
在感知到环境信息后，机器人需要根据这些信息做出相应的决策，比如是前进还是后退，是抓取物体还是避开障碍物。
神经网络可以通过学习大量的样本数据，掌握不同环境下的最佳决策策略。
它能够综合考虑各种因素，如目标的位置、障碍物的分布、自身的能量状态等，计算出最优的行动方案。
而且，神经网络具有自适应能力，能够根据环境的变化实时调整决策，使机器人的行为更加灵活和智能。
行动是智能机器人控制的最终体现。
在做出决策后，机器人需要通过执行机构来实现具体的动作，如驱动电机、控制关节运动等。
神经网络可以对执行机构进行精确的控制，确保机器人的动作准确、平稳。
例如，在机器人行走的过程中，神经网络可以根据地形的变化实时调整腿部关节的运动参数，保证机器人的稳定性和行走效率。
为了让神经网络能够有效地控制智能机器人，需要对其进行训练。
智能控制的主要控制方法
智能控制的主要控制方法一、模糊控制。
1.1 模糊控制的基本概念。
模糊控制啊，就像是一种“差不多”的控制方法。
它不追求精确到小数点后多少位的数值，而是用一些模糊的概念，像“大”“小”“快”“慢”之类的。
比如说，要控制房间的温度，它不会精确到25.5度，而是大概分为“冷”“合适”“热”这么几个模糊的状态。
这就很符合咱们日常生活中的思维方式，咱们人在判断很多事情的时候，也不是用特别精确的数字，而是靠这种模糊的感觉。
就像咱们常说的“差不多得了”，模糊控制就是这么个意思。
1.2 模糊控制的应用。
在实际生活中，模糊控制的应用可不少呢。
像洗衣机的控制，它不知道衣服到底有多脏，但是可以根据衣物的重量、材质等大概的因素，来确定洗涤的时间和强度。
这就好比一个有经验的主妇，虽然不能精确测量污垢的含量，但是凭借经验就能把衣服洗得差不多干净。
还有汽车的自动变速器，它根据车速、油门踏板的位置等模糊的信息，来决定换挡的时机，不需要精确计算每一个瞬间的动力需求。
二、神经网络控制。
2.1 神经网络控制的原理。
神经网络控制就像是模拟人的大脑神经工作方式。
它有很多的神经元节点，这些节点之间相互连接，就像大脑里的神经细胞一样。
每个节点都能接收和处理信息，然后把处理后的结果传递给其他节点。
这就好比一个庞大的信息传递网络，大家互相协作。
这有点像咱们常说的“众人拾柴火焰高”，众多的神经元一起工作，来实现对系统的控制。
2.2 神经网络控制的实例。
比如说在图像识别方面，神经网络控制就大显身手了。
它可以识别出照片里是猫还是狗，或者是其他的物体。
就像人的眼睛和大脑的结合一样，神经网络通过对图像的大量特征进行分析，就像咱们看东西的时候会注意到动物的耳朵、眼睛、尾巴等特征，它也是这么去判断的。
再比如在股票市场预测中，虽然不能做到百分百准确，但是它可以根据历史数据等众多因素，像公司的业绩、市场的趋势等，来对股票价格的走势做出一个大致的预测。
三、遗传算法控制。
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。
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时，神经网络识别的结果就是与训练样本中相对应的输出模
式。当待识别的输入模式与训练样本中所有输入模式都不完
全相同时，则可得到与其相近样本相对应的输出模式。当待
识别的输入模式与训练样本中所有输入模式相差较远时，就
不能得到正确的识别结果，此时可将这一模式作为新的样本
进行训练，使神经网络获取新的知识，并存储到网络的权值
（3）BP网络输入输出之间的关联信息分布地存储在 网络的连接权中，个别神经元的损坏只对输入输 出关系有较小的影响，因而BP网络具有较好的容 错性。
BP网络的主要缺点为： （1）待寻优的参数多，收敛速度慢； （2）目标函数存在多个极值点，按梯度下降法进行
学习，很容易陷入局部极小值； （3）难以确定隐层及隐层节点的数目。目前，如何
层不能得到期望的输出，则转至反向传播，将误
差信号（理想输出与实际输出之差）按联接通路
反向计算，由梯度下降法调整各层神经元的权值，
使误差信号减小。
（1）前向传播：计算网络的输出。 隐层神经元的输入为所有输入的加权之和：
x j wij xi
i
隐层神经元的输出采用S函数激发：
则
x
' j
1 f (xj ) 1 exj
高斯基函数的宽度矢量为
b b1, L , bm T 其中 bj 0为隐含层神经元 j的高斯基函数的宽度。
网络的权值为
w w1, L , wm T
RBF网络的输出为
(7.21)
ym (t) = w1h1 + w2h2 +L L + wmhm (7.22) 由于RBF网络只调节权值，因此，RBF网络较BP网络有算法简单、 运行时间快的优点。但由于RBF网络中，输入空间到输出空间是非线
矩阵中，从而增强网络的识别能力。
BP网络的训练过程如下：正向传播是输入信 号从输入层经隐层传向输出层，若输出层得到 了期望的输出，则学习算法结束；否则，转至 反向传播
以第p个样本为例，用于训练的BP网络结 构如图7-11所示。
图7-11 BP神经网络结构
网络的学习算法如下： （1）前向传播：计算网络的输出。
h h1 h2 h3 h4 h5 T
则网络输出为
w w1 w2 w3 w4 w5 T
ym (t) wTh = w1h1 + w2h2 + w3h3 + w4h4 + w5h5
wij (k 1) wij (k) wij (wij (k) wij (k 1))
其中, 为动量因子。
0,1
Jacobian阵(即为对象的输出对控制输入的灵敏度信息
)可由神经网络辨识得到，其算法为：
yk
u k
yn k u k
图7-6 BP神经网络逼近
用于逼近的BP网络如图7-7所示。
u(k )
y(k) xi
wij
wj2
xj
x
' j
图7-7 用于逼近的BP网络
yn (k)
•
BP算法的学习过程由正向传播和反向传播组
成。在正向传播过程中，输入信息从输入层经隐
层逐层处理，并传向输出层，每层神经元（节点）
的状态只影响下一层神经元的状态。如果在输出
x
' j
x j
x
' j
(1
x
பைடு நூலகம்
' j
)
（1）前向传播：计算网络的输出。 隐层神经元的输入为所有输入的加权之和：
x j wij xi
i
隐层神经元的输出采用S函数激发：
则
x
' j
1 f (xj ) 1 exj
x
' j
x j
x
' j
(1
x
' j
)
输出层神经元的输出：
7.2.5 BP网络逼近仿真实例
使用BP网络逼近对象：
y(k)
u(k)3
1
y(k 1) y(k 1)2
BP网络逼近程序见chap7_1.m
7.2.6 BP网络模式识别
• 由于神经网络具有自学习、自组织和并行处理 等特征，并具有很强的容错能力和联想能力，因此， 神经网络具有模式识别的能力。
•
在神经网络模式识别中，根据标准的输入输
出模式对，采用神经网络学习算法，以标准的模
式作为学习样本进行训练，通过学习调整神经网
络的连接权值。当训练满足要求后，得到的神经
网络权值构成了模式识别的知识库，利用神经网
络并行推理算法对所需要的输入模式进行识别。
•
当待识别的输入模式与训练样本中的某个输入模式相同
7.2.2 BP网络结构
含一个隐含层的BP网络结构如图7-5所示， 图中 i 为输入层神经元，j为隐层神经元，k为 输出层神经元。
图7-5 BP神经网络结构
7.2.3 BP网络的逼近
BP网络逼近的结构如图7-6所示，图中k为网络 的迭代步骤，u(k)和y(k)为逼近器的输入。BP为网 络逼近器，y(k)为被控对象实际输出，yn(k)为BP 的输出。将系统输出y(k)及输入u(k)的值作为逼近 器BP的输入，将系统输出与网络输出的误差作为 逼近器的调整信号。
x j wij
wj0
x'j x j
xi
wj0 x'j (1 x'j ) xi
k+1时刻网络的权值为：
wij (k 1) wij (k) wij
如果考虑上次权值对本次权值变化的影响，需
要加入动量因子 ，此时的权值为： wj0 (k 1) wj0 (k) wj0 (wj0 (k) wj0 (k 1))
隐层神经元的输入为所有输入的加权之和：
x j wij xi
i
隐层神经元的输出
x
' j
采用S函数激发
x
：
j
x
' j
1 f (xj ) 1 exj
则
x
' j
x j
x
' j
(1
x
' j
)
输出层神经元的输出：
xl
wjl
x
' j
j
网络第
l
个输出与相应理想输出
x
0的误差为：
7.3 RBF神经网络
径 向 基 函 数 (RBF-Radial Basis Function) 神 经 网 络 是 由 J.Moody和C.Darken在80年代末提出的一种神经网络,它是具有 单隐层的三层前馈网络。由于它模拟了人脑中局部调整、相互覆 盖接收域（或称感受野-Receptive Field）的神经网络结构，因此 ，RBF网络是一种局部逼近网络，已证明它能任意精度逼近任意 连续函数。
性的，而隐含空间到输出空间是线性的，因而其非线性能力不如BP
网络。
7.3.2 RBF网络设计实例
(1) 结构为1-5-1的RBF网络
考虑结构为1-5-1的RBF网络，取网络输入为 x x1
令 b b1 b2 b3 b4 b5 T c c11 c12 c13 c14 c15
根据特定的问题来确定具体的网络结构尚无很好 的方法，仍需根据经验来试凑。
• 由于BP网络具有很好的逼近非线性映射的能 力，该网络在模式识别、图像处理、系统辨识、 函数拟合、优化计算、最优预测和自适应控制等 领域有着较为广泛的应用。
• 由于BP网络具有很好的逼近特性和泛化能力， 可用于神经网络控制器的设计。但由于BP网络 收敛速度慢，难以适应实时控制的要求。
el
x
' j
w jl (k 1) w jl (k) w jl
隐层及输入层连接权值 wij 学习算法为：
wij
E p
wij
N
el
l 1
xl wij
wij (k 1) wij (k ) wij
其中
xl wij
xl x'j
x'j x j
其中 为动量因子。
0,1
7.2.7 仿真实例：
取标准样本为3输入2输出样本，如表7-1所示。
表7-1 训练样本
输入
输出
10010
0 1 0 0 0.5
00101
BP 网 络 模 式 识 别 程 序 包 括 网 络 训 练 程 序 chap7_2a.m和网络测试程序chap7_2b.m。
yn (k) wj0 x'j
网络输出与理想输出误差为j ：
e(k) y(k) yn(k)
误差性能指标函数为：
E 1 e(k)2 2
（2）反向传播：采用δ学习算法，调整各层间的权 值。 根据梯度下降法，权值的学习算法如下： 输出层及隐层的连接权值学习算法为：
w j 0
E w j 0
图7-13 RBF网络结构
在RBF神经网络中，x x1 x2 L x n T 为网络输入， hj为隐含层第 j个神经元的输出，即
hj
exp
x cj 2b2j
2
,
j
1,
2,L
m
(7.20)
式中，cj cj1, L , cjn 为第j 个隐层神经元的中心点矢量值。
l
el xl0 xl
第p个样本的误差性能指标函数为：
E p
1 2