非线性控制系统的神经网络优化设计
结构优化设计中的神经网络模型和应用
第 ３ ２卷 第 ２ １期 ２ ＨＡＮＸ Ｉ ＡＲＣＨＩ 硎 瓜 Ｅ
Ｖｏ ． ２ Ｎｏ． Ｉ３ ２１
Ｎｏ ． ２ ０ ｖ ０６
・３ ７３ ・
文章编号 ：０ ９６ ２ ｛０ ６）１０ ７ ．２ １０ ．８ ５ ２０ ２ ．３ ３０
中 图 分 类 号 ： Ｐ ８ Ｔ １３
・
引言
人工神经 网络是 根据生物神经 网络基 本原理 ， 按控 制工程思 路和数学描述方法 ， 大量简单的处理单元 （ 有 神经元 ） 构成的非 所 线性动力学系统 。它 以神经元之 间的联接权值 为信息储存 单元 ， 形成一种互相连接 的运算处 理 系统 ， 并有 巨量并 行性 、 贮分布 存
结构 优 化 设 计 中 的神 经 网络 模 型 和应 用
隋
摘
琚
王 宇
赵 志 强
要： 分析 了 Ｂ Ｐ网络求解结构 的优 化原理 ， 介绍 了 Ｈ ＦＥ Ｄ神经网络模型 的演 变过 程， ＯＰ ＩＬ 探讨 了结构优化 的神 经网 ’
文献标识码 ： Ａ
络模型 的建立 ， 并列举 了人 工神经网络 应用 的实例， 以充分发挥人工 神经 网络 的显著特 点。 关键词 ： 工神经网络， 人 模型 ， 结构优化
于稳定的平衡状态 。对于一个非线性 动力学 系统 ， 系统的状态从
某一初值 出发经过演变 后可 能有如 下几 种结 果 ： ） １ 进稳 定点 （ 吸
Ｂ Ｐ网络 可 以看 成 是从 输 入 到输 出 的高 度 非 线 性 映 射 （ 函
；） ３混 Ｃ ａｓ ；） 数 ）非线 性映射功能是通过一系列样本点学 习来实现 的 ， 过对 引子 ）２ 极限环 ； ） 沌（ ｈｏ）４ 状态发散 。 ， 通 因为人 工神经 网络 的变换 函数是一个有界 函数 ， 系统 的状 故 样本点的学习 ， 使得样 本点 集所蕴 含 的输 入 、 出之 间的映射 关 输
机械系统的鲁棒控制与鲁棒优化设计
机械系统的鲁棒控制与鲁棒优化设计鲁棒控制与鲁棒优化设计是机械系统中关键的技术手段，能够在不确定性和变动性环境下实现稳定可靠的控制。
本文将探讨机械系统鲁棒控制与鲁棒优化设计的原理、方法和应用。
一、机械系统的鲁棒控制机械系统的鲁棒控制是指在存在参数不确定性、外部扰动和模型误差的情况下，仍能确保系统稳定性和性能的控制方法。
鲁棒控制能够应对系统的不确定性和变动性，提高系统的稳定性和鲁棒性。
鲁棒控制的关键是设计具有鲁棒性的控制器。
鲁棒控制常用的方法包括H∞控制、μ合成控制和自适应控制等。
其中，H∞控制是一种基于最优控制理论的方法，能够优化系统的鲁棒性能。
μ合成控制通过寻找闭环系统的最小鲁棒性能函数，设计出鲁棒控制器。
自适应控制则通过根据系统的环境变化和参数变动调整控制器的参数，以提高系统的鲁棒性。
二、机械系统的鲁棒优化设计除了鲁棒控制外，鲁棒优化设计也是提高机械系统性能的重要手段。
鲁棒优化设计是指在系统参数不确定和模型偏差的情况下，优化系统的性能指标。
通过鲁棒优化设计，可以使系统具备更好的控制性能，减小外部扰动的影响。
常用的鲁棒优化设计方法包括基于最优化理论的方法和基于神经网络的方法。
基于最优化理论的方法可以采用数学优化模型，将优化问题转化为求解最值的问题。
基于神经网络的方法则通过训练神经网络，得到系统的非线性映射关系，从而实现优化设计。
在鲁棒优化设计中，还需要考虑不确定性和变动性因素的影响。
例如，对于机械系统中存在的参数不确定性，可以采用模糊控制方法进行建模和设计。
模糊控制能够处理参数模糊和模糊逻辑关系，提高系统的鲁棒性。
三、机械系统鲁棒控制与鲁棒优化设计的应用机械系统鲁棒控制与鲁棒优化设计在工程实践中得到了广泛应用。
例如，在工业自动化领域，机械系统的鲁棒控制和鲁棒优化设计可以提高生产过程的稳定性和效率。
在航空航天领域，鲁棒控制技术可以提高航空器的操纵性和安全性。
此外，机械系统鲁棒控制与鲁棒优化设计还在智能机器人、医疗设备和交通系统等领域中有重要应用。
基于神经网络的机械产品结构优化设计研究
基于神经网络的机械产品结构优化设计研究随着人工智能技术的快速发展，神经网络在各个领域中的应用也日渐广泛。
机械产品结构的优化设计是其中一个重要的研究方向。
在这篇文章中，将探讨如何使用神经网络来进行机械产品结构的优化设计，并介绍相关的研究成果和应用案例。
一、引言机械产品的结构优化设计是为了在满足特定设计要求的前提下，使得产品的性能更加优越。
传统的机械产品结构设计通常通过试错法进行，需要花费大量时间和资源。
而神经网络的出现，为机械产品结构优化设计带来了新的思路和方法。
二、神经网络在机械产品结构优化设计中的应用神经网络是一种模拟人脑神经系统的计算模型，其强大的非线性拟合能力使其在机械产品结构优化设计中得到了广泛应用。
通过收集和分析产品设计相关的数据，神经网络可以学习到设计变量与性能指标之间的复杂关系，并通过训练模型来预测最佳的设计方案。
三、机械产品结构优化设计中的神经网络模型神经网络模型主要由输入层、隐藏层和输出层组成。
其中，输入层接收设计变量（如材料、尺寸等）作为输入，输出层则给出相应的性能指标。
隐藏层则起到对输入层和输出层之间的变量进行信息传递和处理的作用。
在构建神经网络模型时，需要选择适当的激活函数、损失函数和优化算法来提高模型的性能和训练效果。
四、神经网络在机械产品结构优化设计中的案例研究近年来，许多研究者已经在机械产品结构优化设计中应用了神经网络，并取得了一系列令人瞩目的成果。
例如，在飞机结构设计中，通过训练神经网络模型，可以准确地预测不同结构参数对飞机的气动性能、结构强度等指标的影响，从而快速得到优化的设计方案。
在汽车工业中，通过神经网络模型的优化设计，可以有效地降低汽车的重量，提高燃油效率和行驶稳定性。
五、机械产品结构优化设计中存在的挑战和解决方案虽然神经网络在机械产品结构优化设计中具有巨大的潜力，但仍然存在一些挑战。
例如，数据不足、训练时间过长等问题。
为了解决这些问题，研究者采用了一系列的解决方案，如引入模拟数据和增强学习技术。
神经网络计算部件的数字VLSI优化设计
Ｌ Ａ ｇ Ｗ Ｕ Ｗｅ， ＡＮ Ｙ ， Ｉ ｎ， ｉＱＩ ｉＷＡＮＧ Ｑ ｎ ｉ
（ ｆｒ ｔ ｎＥ ｇｎｅｉｇＳ ｈ ｏ， ｉｅｓｙｏ ｃｅｃ ＆ Ｔ ｃ ｎ ｌｇ ｅ ｉｇ Ｂ ｉｎ ０ ０ ３ Ｉ ｏｍａ ｏ ｎ ｉｅｒ ｃ ｏ ｌＵｎｖ ｒｔ ｆ ｉ ｅ ｎ ｉ ｎ ｉ Ｓ ｎ ｅｈ ｏｏ ｙＢ ｉｎ ， ｅ ｉｇ１０ ８ ） ｊ ｊ
中 分 号： Ｐ８ 圈 类 Ｔ１ ３
神 经网络计算部件 的数字 Ｖ Ｓ 优化设计 ＬＩ
李 昂，吴 巍 ，钱 艺 ，王 沁
（ 北京科技大学信息工程学院 ，北京 １０ ８） ００ ３ 实现 中，激括 函数及乘累加等计算部件是设计 中的难点 。区别于使 用乘法器及加法器 的传统方法 ，该文 在 ＬＩ
ｉ ｆ ｄ ｐ ｉ ｔｎ ｘｅ ｏ ｎ ｕｍｂ ｒ ， ｉ ｍｅ ｏ ａ ｅ ｔｒｐ ｒ ｏ ａ ｃ ｎ ｓ ｅ ｄ ａ ｄ ｅ ｒ ｒ ｅ ｓ ｔ ｓ ｔ ｄ ｈ ｓ ｂ ｔｅ ｅ ｒ ｎ ｅ ｉ ｐ ｅ ｒｏ ． ｈ ｈ ａ ｆ ｍ ｎ
［ ｙｗｏ ｄ ｜ｎ ｕａｎ ｔ ｒ； Ｌ Ｉｎ ｎ ｎ ａ ｎ ｔ ｎ ｌｇｃｍｉｉ ｚｔ ｎ Ｋｅ ｒ ｓ ｅｒｌ ｅｗｏｋ Ｖ Ｓ ； ｏ ｌ ｅ ｆ ｃｏ ；ｏ ｉ ｎｍ ａｉ ｉ ｒｕ ｉ ｉ ｏ
基于神经网络优化算法的分数阶PI^(λ)D^(μ)控制
南京理工大学学报Journal of Nanjing Un—
ewity of Science and
Technology
VoU45 NoC
Aug2021第
45卷第
4期
202%年8月
基于神经网络优化算法的分数阶PI!
D
"控制
谢玲玲，秦龙
(广西大学电气工程学院，广西南宁
530004)
摘要:针对传统的PID控制器控制效果欠佳以及分数阶PLD控制器参数复杂难以整定的问
题，设计了一种基于误差反向传播(Back propagation, BP )神
经网络算法的分数阶PLD控
制
器。首先，将分数阶PLD"
控制器数字化
，
然后通过BP
神经网络算法调节突触权值，经调整后
的输出量作为分数阶PLD控
制器的参数值，最后分别采用分数阶和整数阶作为被控对象进行
实验仿真，仿真结果证明了神经网络分数阶PLD控制器比传统PID
控制器的具有超调量小
、
上升时间快、稳定性好的优
3
。
关键词：分数阶PLD;自适应；
误差反向传播神经网络;参数整定
中图分类号:TP273 文章编号
：
％005-9830(
202%)
04-0515-06
DOI： 10.1417^^/.cnki.C2-%397n.2021.45.04.017
Fractional order PI!
D
control
based
on
neerai network
optimization algorithm
Xic Lingling，Qin Long(School of
EWctUcal
Engineecng
，Guangoi Un—wsity，Nanning 530004，China)
Abstract: To solve the problems of poor control eWect of tradiUonal PID controller and the complex
paameters of —actional order PI%D conWoller，a —actional order PI%D" conWoller based on back
非线性控制系统中的鲁棒控制算法研究
非线性控制系统中的鲁棒控制算法研究随着科技的迅猛发展，越来越多复杂而不稳定的系统被应用在不同领域。
这些系统需要能够自我适应和自我调整，因此，非线性控制系统在工程领域中得到了越来越广泛的应用。
但是，由于静态非线性系统模型特性往往是不完整和带有不确定性的，因此，控制系统的设计变得更加困难和复杂。
鲁棒控制理论是解决这些问题的重要方法之一，也是非线性控制系统中一个重要的研究领域。
鲁棒控制理论是一种对非线性系统模型偏移和不确定性性质进行优化设计的方法。
它通常包括模型不确定性，测量噪声和系统偏移等不确定性因素。
鲁棒控制理论旨在解决非线性系统模型不完整性、参数扰动和"雷达"等情况。
现代鲁棒控制理论包括多种方法和算法，其中包括摄动分析，复习控制，线性分数阶控制，神经网络控制等。
其中，线性分数阶控制是一种全新的控制方法，适用于带有不确定性和扰动的非线性控制系统。
线性分数阶控制理论基于分数阶微积分，并将其应用于非线性控制系统的建模和控制。
线性控制系统中的分数阶导数由常数集合，而分数阶控制系统中的分数阶导数则由实数集合。
这使得线性分数阶控制系统可以更好地描述系统行为，提供更好的控制性能。
鲁棒控制系统中的线性分数阶控制算法可以分为两类：基于模型的方法和基于数据的方法。
基于模型的方法可以通过有关控制对象建模和实际应用中测量收集的变量进行参数估计，从而得到较好的控制性能。
基于数据的方法则是从历史控制系统数据中来生成数据模型，以实现改进的控制性能。
尽管鲁棒控制算法在非线性控制系统中获得了广泛应用，在实际应用中还存在着一些局限。
首先，鲁棒控制算法往往需要更高的计算成本和处理复杂度。
其次，算法优化和参数选择需要进行更充分的研究和考虑。
最后，鲁棒控制理论的应用范围尚不完整，因此进一步研究和开发仍有待实现。
总之，鲁棒控制算法是解决非线性控制系统中不确定性因素和偏差的一种重要方法。
在实际应用中，鲁棒控制系统的设计和应用仍需要进一步改进和发展。
回声状态网络优化设计及应用
回声状态网络可以用于情感分析任务，通过训练模型对文本进行情感打分。通过构建大规模情感数据集，训练回 声状态网络模型，可以实现高精度的情感分析任务。
回声状态网络在语音识别中的应用
语音识别
回声状态网络可以用于训练深度神经网络，以识别语音。通过构建大规模语音数据集，训练回声状态 网络模型，可以实现高精度的语音识别任务。
语音合成
回声状态网络可以用于语音合成任务，通过训练模型生成类似人类语音的音频。通过构建大规模语音 数据集，训练回声状态网络模型，可以实现高质量的语音合成任务。
04
回声状态网络在控制系统中的 应用
回声状态网络在无人机控制系统中的应用
无人机控制系统的稳定性
回声状态网络能够通过自适应学习算法，优化无人机控制系统的稳定性，提高无人机的 飞行性能。
特点
ESN具有稀疏连接、权重共享和长期 记忆的特点，使其在处理序列数据和 时间依赖性问题上具有优势。
回声状态网络的应用领域
时间序列预测
利用ESN的长期记忆能力，对时间序列数据 进行预测，如股票价格、气候变化等。
控制与优化
将ESN应用于控制系统，实现复杂系统的优 化控制。
自然语言处理
利用ESN处理自然语言数据，如文本分类、 情感分析等。
图像处理
将ESN应用于图像处理，如图像识别、目标 跟踪等。
回声状态网络的发展历程
起源
回声状态网络的概念起源于20世纪90 年代，但直到21世纪初才开始受到广 泛关注。
发展
随着深度学习技术的兴起，回声状态 网络在多个领域得到了广泛应用和发 展。
挑战与前景
尽管回声状态网络在许多领域取得了 成功，但仍面临一些挑战，如参数优 化、泛化能力等。未来，随着技术的 不断进步，回声状态网络有望在更多 领域发挥重要作用。
基于神经网络的汽车车身结构优化研究
基于神经网络的汽车车身结构优化研究引言近年来，随着汽车市场的不断扩大和消费者需求的提高，汽车制造企业不断加强产品的研发和创新，提高车辆的安全性、稳定性和经济性。
车身结构一直是汽车安全性的重要保障，它的设计和优化对于汽车的整体性能有着至关重要的影响。
本文将介绍一种基于神经网络的汽车车身结构优化研究方法。
第一章汽车车身结构设计中存在的问题传统的汽车车身结构设计是基于人工经验和试错的方法。
这种方法存在许多不足之处，比如设计周期长、成本高、易出现设计缺陷等问题。
同时，这种方法只能得到经验性的模型，无法充分考虑复杂的力学特性和多种耦合效应，造成了汽车安全性、稳定性和经济性等方面的问题。
第二章神经网络在优化设计中的应用神经网络作为一种新兴的信息处理技术，可以模拟人类大脑的学习、记忆和决策过程，具有自适应性、非线性映射和容错性等特点。
在优化设计中，神经网络可以通过学习样本数据，建立设计模型，并对具有非线性特性和耦合效应的复杂系统进行预测、诊断和优化。
同时，神经网络还可以将设计和优化成本和周期降至最低，并提高汽车的性能和安全性。
第三章基于神经网络的车身结构设计优化方法基于神经网络的车身结构设计优化方法一般包括以下步骤：1. 收集汽车车身结构相关的数据和知识，并进行分析和处理。
2. 构建神经网络模型，设置输入和输出变量并确定网络结构。
3. 进行数据训练和预测，评估网络模型的准确性和可靠性。
4. 优化设计，确定设计变量和设计目标，对车身结构进行多目标优化。
5. 对优化结果进行较差分析，确定最优方案并评估其性能。
第四章案例分析以某品牌SUV为例，通过基于神经网络的车身结构优化设计方法对其车身结构进行优化。
首先，通过收集车身结构设计相关的数据和知识，并进行分析和处理，确定设计变量和设计目标。
然后，构建神经网络模型，并进行数据训练和预测，评估网络模型的准确性和可靠性。
接下来，对车身结构进行多目标优化，并进行较差分析，确定最优方案。
基于神经网络的结构优化设计
・
７ ・ ４
第３ ２卷 第 ２ ２期 ２ ０ 年 １ 月 ０ ６ １
山 西 建 筑
Ｓ ＨＡＮＸＩ ＡＲＣＨＩ ＴＥＣＴＵＲＥ
Ｖｏ． ２ Ｎｏ ２ １３ ２ Ｎｏ ２ ０ ｖ． ０６
文章编号 ：０ ９ ８ ５ ２ ０ ）２ ０ ４０ １ ０ — ２ （０ ６ ２ — ７ —２ ６ ０
产生剪 切斜裂缝 ， 造成脆 性破坏 ， 降低抗剪承载力 。
文献［ ］ ２ 的试验结果 表 明 ， 种结构 体系 与一般 混凝土 连梁 这 的双肢剪力墙有较大 的变形能力 和延性 系数 ， 但是设 置的数量仍
图 ２ 强 连梁 的计 算 简 图
然需要进一 步研究 ， 中在均匀 剪力 墙结 构 的若 干假 设下 ， 文 使用 １２ 数 学模 型 的建 立 ． 人工神经网络来对剪力墙强连梁 的位 置和数量进 行优化设计 ， 给 为了简化计算 ， 出以下假 设 ： 提 结构 为线 弹性且 墙肢 与强 连 出的人 工神经网络 的结构优化设计模 型 ， 过对样本 的学 习和训 梁之间为刚性连接 ， 通 连梁轴向变形不计 （ 图 １ 图 ２ 。 见 ， ） 练 ， 以给 出合理的结果 。 可 结构顶点的水平位移 ：
令 ｆ ＝［Ｈ — ＋ ｌ （ ）
作者简介 ： 杨启红 （９ ９ ， ， １７ 一）女 北京林业大学水土保持学院硕士研究生 ， 北京
尉 强 （９ ２ ， ， 军 雷 达 学 院 硕 士研 究 生 ． 北 武 汉 １８ 一）男 空 湖
有限个渐 近稳定平衡点 ， 这里采用能够获得全 局最优解 的模 拟退
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其中 ， ， 为两根强连 梁作用 于墙肢 的约 束弯矩 ； ， ＭｌＭ２ ｌ ２
分别为从墙肢顶部 向下到 强连 梁的距 离 ， 当承受水平 荷 载时 ： “
RBF神经网络的结构动态优化设计
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非线性控制系统的神经网络优化设计
随着计算机科学和人工智能技术的不断发展，人们对于自动化
控制系统的要求也在不断提高。
非线性控制系统作为自动化控制
领域的一个重要分支，其稳定性和鲁棒性需求更加迫切。
为了提
高非线性控制系统的性能，最近几十年来，越来越多的研究学者
开始运用神经网络技术对非线性控制系统进行优化设计。
一、非线性控制系统简介
非线性控制系统是指存在非线性特性的控制系统，非线性的表
现形式可以是非线性函数、非线性微分方程以及各种复杂的非线
性算子等。
非线性控制系统相比于线性控制系统具有更高的复杂性，难以用传统的线性理论方法进行控制效果的分析和设计。
而
追求更高稳定性和鲁棒性也是非线性控制系统设计中的重要目标。
二、神经网络技术简介
神经网络是一种类似于生物神经系统的计算模型，由多层节点
组成，其中每个节点可以看作是一个人工神经元。
神经网络可以
通过对大量训练数据集的学习，自适应地改变各个神经元之间的
连接权值，并在一定程度上自动提取数据中的特征，从而实现对
于数据分类和预测等应用。
三、神经网络优化非线性控制系统的方法
神经网络技术可以用于非线性控制系统的优化设计，主要可分为以下几个方面。
3.1 控制器的设计
首先，神经网络可以被应用于非线性控制系统的控制器设计，其主要思路是通过神经网络学习一组非线性控制器的参数，使其充分逼近非线性控制系统，并实现更高的稳定性和鲁棒性。
3.2 系统建模与辨识
其次，神经网络可以用于非线性控制系统的建模与辨识，主要思路是通过神经网络学习非线性控制系统的动态模型，然后基于此模型设计出最优的非线性控制器，从而实现非线性控制系统的优化控制。
3.3 控制器的自适应学习
此外，神经网络还可以应用于非线性控制系统的控制器自适应学习。
这种方法的主要思路是将神经网络作为控制器的一部分，通过神经网络学习非线性控制系统的动态模型，实时地调整控制器的参数，并自适应地应对非线性控制系统的变化，以提高控制系统的稳定性和鲁棒性。
四、优化控制效果的影响因素
神经网络优化非线性控制系统的效果受多个因素的影响，以下为几个重要因素的简介。
4.1 数据获取质量
神经网络的优化需要足够数量和代表性的数据集。
如果数据不够多或数据集不够有代表性，则可能导致神经网络模型欠拟合或过拟合，从而影响优化效果。
4.2 系统非线性程度
系统的非线性程度是神经网络优化非线性控制系统效果的重要因素。
当系统具有较强的非线性时，神经网络可以更好地适应和掌控非线性特性，同时拥有更高的稳定性和鲁棒性。
4.3 神经网络结构和参数
神经网络的结构和参数也会影响优化效果。
通常，在建模和训练时需要对网络的结构和参数进行不断地优化和调整，以得到最优的网络结构和权值。
五、结论
综上所述，神经网络优化非线性控制系统是非常有前景的研究领域。
通过神经网络，可以充分逼近非线性控制系统，提高系统的稳定性和鲁棒性。
同时，神经网络优化非线性控制系统也是一
个具有挑战性的研究任务，需要综合考虑多方面因素的影响，继续不断深入研究。