基于神经网络的非线性自适应控制研究毕业设计论文

基于人工神经网络的非线性系统控制技术研究随着人工智能领域的不断发展，人工神经网络（Artificial Neural Network，简称ANN）技术广泛应用于各个领域，特别是在非线性系统的控制中。

非线性系统是普遍存在于实际工程中的一种系统，其特点是系统的输出与输入之间不遵循线性关系，具有较强的不确定性和非稳定性。

因此，如何有效地控制非线性系统成为了一个极具挑战性的问题。

而基于ANN的非线性系统控制技术应运而生。

一、人工神经网络简介人工神经网络是一种模拟人脑神经元工作方式的计算模型，具有学习和记忆能力。

神经网络由一组相互连接的神经元（节点）构成，每个神经元接受一定数量的输入，并产生相应的输出信号。

神经元之间的连接权重可以根据训练数据自适应地调整，从而实现模型的学习和优化。

二、基于ANN的非线性系统控制技术基于ANN的非线性系统控制技术主要应用于模糊控制、自适应控制、神经网络控制等领域。

通常，基于ANN的非线性系统控制可以分为两个步骤：一是将非线性系统建模为神经网络模型，二是通过模型训练和反馈控制实现系统控制。

1. 将非线性系统建模为神经网络模型将非线性系统建模为神经网络模型是基于ANN的非线性系统控制技术的第一步。

通常，使用多层前馈神经网络（Multi-Layer Feedforward Neural Network，简称MLFFNN）或递归神经网络（Recurrent Neural Network，简称RNN）来建模非线性系统。

在神经网络模型中，输入层接受系统的状态变量作为输入，输出层输出系统的控制量，隐藏层用于提取特征和学习系统的动态规律。

通过调整神经元之间的连接权重和偏置项，神经网络模型可以逐渐接近（或逼近）非线性系统的真实动态。

2. 通过模型训练和反馈控制实现系统控制基于ANN的非线性系统控制技术的第二步是通过模型训练和反馈控制实现系统控制。

在模型训练过程中，利用已知的输入和输出数据来训练神经网络模型，并通过误差反向传播算法（Back-Propagation，简称BP）来调整神经元之间的连接权重和偏置项。

基于神经网络的复杂非线性系统建模与控制技术研究复杂非线性系统建模与控制技术一直是控制理论领域研究的热点之一。

神经网络模型由于其强大的非线性拟合能力和广泛的应用场景，在非线性系统建模和控制方面也具有重要的地位。

本文主要讨论基于神经网络的复杂非线性系统建模与控制技术研究的现状和未来发展方向。

一、复杂非线性系统的建模1.传统方法传统的复杂非线性系统建模方法主要基于数理统计和系统辨识理论，例如ARMA模型、滑动平均模型、自回归移动平均模型等，这些方法要求系统的动力学方程必须是线性和参数可识别的。

但是，在实际应用过程中，很多系统的动力学方程都是非线性的，而且系统的特性通常是不确定和时间变化的，这些传统方法的建模能力在面对这些问题时会受到很大的限制。

2.基于神经网络的方法基于神经网络的建模方法具有较强的非线性逼近能力、泛化能力和鲁棒性，能够更好地适应实际系统的的复杂性、不确定性和时变性。

神经网络模型可以通过无监督学习和有监督学习来实现建模过程。

其中，无监督学习主要包括自组织特征映射网络、高斯混合模型等，有监督学习主要包括前馈神经网络、复杂神经网络等。

这些方法在复杂非线性系统建模和识别方面得到了广泛应用和研究。

二、复杂非线性系统的控制复杂非线性系统的控制方法主要包括传统控制方法和基于神经网络的控制方法。

1.传统控制方法传统的控制方法依赖于已知的系统模型，通常包括PID控制、模型预测控制、自适应控制等。

但是，在实际应用中，由于系统的不确定性和复杂性，传统的控制方法很难有效控制复杂非线性系统。

2.基于神经网络的控制方法基于神经网络的控制方法相对传统控制方法更具优势。

通过学习过程对非线性系统进行自适应在线辨识和控制。

其中，反向传播神经网络、径向基函数网络、自适应神经控制等方法在复杂非线性系统控制方面表现出了较高的控制精度和鲁棒性。

三、未来研究方向在基于神经网络的复杂非线性系统建模和控制领域，仍然存在许多研究问题亟待解决。

基于神经网络的非线性系统控制技术研究随着机器学习和人工智能技术的飞速发展，神经网络控制技术被广泛应用于非线性系统控制领域。

本文将重点介绍基于神经网络的非线性系统控制技术研究，探讨其在实际应用中的优势和挑战。

一、神经网络控制技术概述神经网络控制技术是一种将神经网络应用于非线性系统控制的方法，其核心思想是通过神经网络建模和预测实现系统控制。

与传统的控制方法相比，神经网络控制技术具有以下优势：1. 适用范围广神经网络可以对非线性系统进行建模和预测，而传统的控制方法往往只适用于线性系统。

2. 建模精度高神经网络可以根据系统在不同时间步的输入输出数据进行学习，从而得到更为准确的系统模型。

3. 控制效果好神经网络控制具有自适应性和鲁棒性，能够在复杂环境下实现精确控制。

二、基于神经网络的非线性系统建模方法神经网络控制技术的核心在于神经网络的建模和预测，下面介绍基于神经网络的非线性系统建模方法。

1. 前向神经网络建模方法前向神经网络是一种常用的人工神经网络类型，其具有简单明了的结构和较高的预测精度。

该方法通常将非线性系统输出作为神经网络的目标变量，将非线性系统的输入与输出作为神经网络的输入数据，通过神经网络模拟实现非线性系统的预测和控制。

2. 循环神经网络建模方法循环神经网络是一种带有时序信息的神经网络，其可以用于描述非线性系统的时序演化过程。

该方法通常将非线性系统的输出序列作为循环神经网络的目标变量，将非线性系统的输入序列作为循环神经网络的输入数据，通过循环神经网络模拟实现非线性系统的预测和控制。

三、基于神经网络的非线性系统控制方法基于神经网络的非线性系统控制技术包括开环控制、闭环控制和模糊神经网络控制等方法。

下面将重点介绍闭环控制方法。

闭环控制是一种基于系统反馈调节的控制方法，其核心在于将神经网络控制器与系统的反馈环结合，实现系统控制。

该方法通常将被控系统的测量输出作为反馈信号，将神经网络输出作为控制信号，通过反馈作用实现系统的实时控制。

基于神经网络的自适应控制技术研究神经网络作为一种模拟人脑神经元网络的计算模型，在多个领域得到了广泛的应用。

其中，自适应控制技术是神经网络研究的重要方向之一。

使用神经网络进行自适应控制，可以有效地解决各种非线性、时变和模型不确定的动态系统控制问题。

一、神经网络的基本原理神经网络模仿人类大脑组织，由若干个神经元构成。

每个神经元接受若干个输入信号，并将它们加权求和后传递到激活函数中进行处理，最终得到输出信号。

多个神经元可以组成网络，进行更加复杂的信息处理和控制。

神经网络的学习过程是通过对输入和输出数据的训练实现的。

通常采用的训练方法是反向传播算法。

该算法基于一种误差反向传播的思想，通过计算每个神经元的误差，根据误差大小对神经元的权重进行更新和调整，不断减小网络的误差，达到有效的学习效果。

二、自适应控制技术自适应控制技术是一种针对动态系统进行控制的技术。

动态系统具有非线性、时变性、模型不确定等特性，传统的线性控制方法往往难以达到理想的效果。

自适应控制技术基于神经网络模型，可以进行模型自适应、参数自适应和信号处理等多种操作，以适应各种复杂的动态系统。

常见的自适应控制方法有基于模型参考自适应控制、基于模型自适应控制、基于直接自适应控制等。

其中，基于模型参考自适应控制是一种应用广泛的方法。

该方法将实际输出与期望参考模型的输出进行比较，通过误差反馈，计算调整控制器参数的信号，最终实现对动态系统的控制。

三、神经网络自适应控制技术的研究进展神经网络自适应控制技术在航空、机械、电力、化工等行业中得到了广泛的应用。

在航空领域，神经网络自适应控制技术可以应用于飞机自动驾驶、导航、起降控制等方面。

在机械领域，神经网络自适应控制技术可以应用于机械臂、机器人控制、数控机床等领域。

在电力、化工领域，神经网络自适应控制技术可以应用于发电机组调节、化工装置控制等领域。

目前，神经网络自适应控制技术的研究主要集中在以下几个方面：1.神经网络自适应PID控制技术PID控制是一种基于比例、积分、微分三个控制器参数的控制方法。

基于多模型与神经网络的非线性自适应解耦控制共3篇基于多模型与神经网络的非线性自适应解耦控制1基于多模型与神经网络的非线性自适应解耦控制随着现代控制理论的快速发展，越来越多的控制技术被应用于各个领域，其中包括非线性自适应控制。

然而，在实际应用中，多种因素会导致非线性控制系统出现不确定性，从而降低了控制效果。

因此，本文提出一种基于多模型与神经网络的非线性自适应解耦控制方法，以提高控制系统的稳定性和精度。

在传统的控制方法中，通常会假设控制系统是线性的，但是实际的控制系统几乎都是非线性的。

虽然可以通过线性化来处理非线性控制系统，但是这种方法的有效性通常局限于小幅度非线性情况。

而且，线性化方法通常需要通过对系统进行建模，然后得到各种参数值。

在实际操作中，模型参数通常会受到一些未知因素的干扰，从而导致参数估计的不准确，最终导致控制系统的效果较差。

为了解决这个问题，本文提出一种基于多模型与神经网络的非线性自适应解耦控制方法。

该方法可以通过多个线性模型来近似非线性系统，并通过神经网络来解耦控制系统。

具体来说，该方法利用了线性化和非线性差分方程的相结合，将非线性系统分解成多个线性子系统，并利用神经网络将它们进行解耦控制，从而实现非线性系统的控制。

在该方法中，首先需要对非线性系统进行线性化处理，得到多个线性子系统。

然后，通过神经网络对这些子系统进行解耦控制，并根据子系统之间的关系来设计整个控制系统。

值得注意的是，在该方法中，神经网络的作用被放大，同时也提高了控制系统的鲁棒性和适应性。

为了验证本文提出的方法的可行性和有效性，我们使用了MATLAB仿真实验。

在实验中，我们使用了三条不同的非线性系统，并将其与该方法进行比较。

结果表明，该方法具有较好的控制效果和鲁棒性，并且可以有效地解决非线性控制系统中存在的不确定性问题。

因此，我们可以得出结论，该方法是一种可行且有效的解决非线性控制问题的方法。

综上所述，基于多模型与神经网络的非线性自适应解耦控制方法可以有效地解决非线性控制系统中存在的不确定性问题，并提高了控制系统的稳定性和精度。

毕业论文声明本人郑重声明：1．此毕业论文是本人在指导教师指导下独立进行研究取得的成果。

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对本文的研究成果做出重要贡献的个人和集体，均已在论文中已明确的方式标明。

学位论文作者（签名）：年月青岛科技大学本科毕业设计（论文）关于毕业论文使用授权的声明本人在指导老师的指导下所完成的论文及相关的资料（包括图纸、实验记录、原始数据、实物照片、图片、录音带、设计手稿等），知识产权归属华北电力大学。

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基于神经网络的非线性系统识别与控制技术研究随着技术的不断发展，越来越多的非线性系统被应用于工业制造、交通运输等各个领域。

非线性系统相比线性系统，其运行及控制难度较高，因此如何快速准确地对其进行识别及控制成为了一个亟待解决的问题。

近年来，随着人工智能的不断发展，神经网络逐渐成为了一种重要的非线性控制技术。

神经网络模型能够很好地模拟非线性系统，其具备优秀的非线性拟合、泛化能力和容错性，因此被广泛应用于非线性系统的识别及控制。

一、基于神经网络的非线性系统识别神经网络能够对非线性系统进行识别并建立模型，通过监督或非监督的学习方法，自动从训练数据中学习非线性系统的映射规律。

在训练时，神经网络能够自适应地调节其参数，以使得网络输出与实际数据误差最小。

与传统的系统识别方法相比，神经网络能够更好地处理非线性关系，具有更高的准确性和泛化能力。

除了基于监督或非监督的学习方法外，神经网络还可以结合其他的系统识别方法进行应用。

例如基于遗传算法的神经网络优化算法，能够通过优化网络权重和拓扑结构来提高网络的识别能力。

二、基于神经网络的非线性系统控制基于神经网络的非线性系统控制分为两类：基于神经网络的模型预测控制和基于神经网络的自适应控制。

其中，基于神经网络的模型预测控制是指将神经网络训练得到的非线性系统模型，用于进行模型预测控制，从而实现对于非线性系统的控制。

而基于神经网络的自适应控制则是指将神经网络作为在线逼近器，通过在线修正来逼近非线性系统，实现对系统的控制。

对于基于神经网络的自适应控制，其主要优点是能够处理未知的非线性系统和未知的外干扰，因为它采用了自适应控制策略，能够实现对于非线性系统的在线逼近控制。

另外，基于神经网络的自适应控制还可以应用于非线性系统的最优控制，从而实现最优控制。

三、神经网络技术在工业制造中的应用随着工业智能化的不断深入，神经网络技术在工业制造领域的应用也越来越广泛。

例如在化工、冶金、电力等领域中，神经网络技术被应用于非线性系统的控制和优化；在机器人控制中，神经网络可以用于机器人运动的规划和控制；在智能制造中，神经网络可以用于生产过程中的非线性系统建模和控制。

第17卷 第3期沈 阳 化 工 学 院 学 报Vol.17 No.32003.9JOURNAL OF SHENYANG INSTITU TE OF CHEM ICAL T ECHNOLOGYSep.2003文章编号: 1004-4639(2003)03-0224-03基于神经网络的非线性控制系统宋新乔, 姜长洪, 蔡庆春, 汪 勇, 赵文丹(沈阳化工学院,辽宁沈阳110142)摘 要: 研究基于神经网络的非线性系统控制,对生物反应器过程进行直接自适应神经网络控制,以BP 网络为控制器,采用BP 算法,控制效果良好.神经网络应用在对非线性系统建模和仿真,给非线性控制系统提供了良好的解决方法.关键词: 神经网络; 反馈控制; 非线性控制中图分类号: T B114 2 文献标识码: A收稿日期: 2002-11-12作者简介: 宋新乔(1978-),男,辽宁大连人,硕士研究生,主要从事人工智能和神经网络的研究.基于神经网络的智能控制系统也称作基于连接机制的智能控制系统.随着人工神经网络研究的不断深入,神经网络越来越多地应用于控制领域的各个方面.从过程控制、机器人控制、生产制造、模式识别直到决策支持都有许多应用神经网络的例子.本文研究神经网络对生物反应器过程的控制,得到了很好的控制效果[1~3].1 神经网络非线性控制1.1 神经网络自适应模型基于神经网络控制的模型参考直接自适应控制[4](如图1).图1 神经网络自适应控制设非线性控制系统的描述为:y (k +1)=f [y (k ),u (k )](1)神经网络训练准则取为:J 1= u (k )-u d (k ) 2(2)其中u(k )为神经网络控制器的输出量,u d (k )是当期望的对象输出为y d (k )时,神经网络应提供的控制量.在对象模型未知的情况下,可以把神经网络控制器与对象看作一个整体,即一个更多层的神经网络,网络最后一层为被控对象,这时取训练准则为:J = y (k +1)-y d (k +1) 2Q = e (k +1) 2Q(3)目的是选取当前控制量u (k ),使下一步的输出误差尽可能小.1.2 神经网络自适应控制调节算法神经网络作为自适应控制器,其控制作用的调整依赖网络权系数的改变.设神经网络最后一层权重的调整规则为:(k +1)= (k )=J (k )(4) J (k )= J u T(k ) u (k )(k )(5) J u T(k )=2[e (k +1)]T Q y (k +1)u T (k )(6)用先验知识确定u (k )各分量加入后y (k +1)的各分量变化趋势,并用u (k )各分量对y (k +1)各分量影响符号组成的矩阵sgn[y (k +1) u T(k )]替代式(6)中的 Ju T (k ),得到:J u T(k)=2[e (k +1)]T Q sg n[ y (k +1)u T (k )](7)u j (k )是向量U (k )的第j 个分量,也是神经网络最后一层第j 神经元的输出,根据BP 算法有:ji (k )= (u j (k )c i (k ))(8)式中c i (k )为紧靠输出层的前一层第i 个神经元的输出, ( )是该单元神经元特性.将式(5)与(7)和(8)结合起来,可得到神经网络最后一层的权重修改公式:w ij (k +1)=w ij (k )- j (k)c i (k )(9)j (k)=2 j (k )[e (k +1)]TQ sgn[ y (k +1)j (k )](10)对于其它层权重调整,仍按标准BP 算法,逐层计算.2 生物反应器过程的神经网络控制如图2所示,一个生物反应器为一个盛有水、培养液和生物细胞的水槽.培养液和细胞按流速V 引入水槽,含培养细胞的流出液流速与培养液的流入液流速相等,使槽内液体量保持恒定.该过程的过程参数为细胞数量和培养液量,控制目标使槽内细胞数量达到并保持预定的数量水平.图2 生物反应器生物反应器过程控制虽然控制参数较少,比较容易实现模拟,但它的非线性特性造成了控制的困难.因为控制参数很小的变化,就可能使过程处于不稳定.假设生物反应器的状态变量分别为细胞数量C 1、培养液量C 2和流速V .变量C 1和C 2经一定的变换转化为区间[0,1]的值,V转化为[0,1]区间值.系统的状态可由(C 1[t ],C 2[t])表示,状态方程为:C 1[t +1]=C 1[t ]+ (-C 1[t] V [t ]+C 1[t] (1-C 2[t ]) e C 2[t ])(11)C 2[t +1]=C 2[t ]+ (-C 2[t] V [t ]+C 2[t] (1-C 2[t ]) eC 2[t ] ) 1+1+ -C 1[t ](12)上式中, 为细胞生长参数( =0.02), 为培养抑制参数( =0.48),由这2个参数分别控制细胞的生长速度和培养液消耗. 为采样间隔( =0.01s).上式表示反应器在采样时间之后的状态.控制变量V ,每隔0.5s 调节一次.控制器的输入变量离散化为C 1[t ]和C 2[t],输出变量离散化为V [t ],t =50,100 ,在离散间隔内V [t ]=V [t -1].控制过程的目标函数对应(3),可以表示为下列累积误差形式:{50,100, ,5000}(C 1[t ]-C *1[t ])2(13)这里,C *1[t]为时间t 的预定细胞数量水平.图3所示为以上过程的神经网络控制器结构,为一个标准的多层BP 网络,含有4个节点的隐层,输入层有2个节点,对应于C 1[t]和C 2[t ],输出层有一个节点,对应于V [t].图3 神经网络控制器结构对于上述生物反应器控制,参考模型为1,这是自适应模型参考的特殊情况.假定目标状态[C *1]=0.1207,考察基于神经网络控制器的过程模拟结果.图4是神经网络训练寻优控制过程前50s 细胞生长曲线.图5是细胞50s 以后的生长曲线.可见神经网络控制器在线寻优经过350s 达到目标误差1 10-6.寻优训练过程误差曲线如图6所示.此时得到的最佳控制器控制的生物反应器50s 模拟过程曲线如图7所示.从细胞数量C 1的响应分析,经过10s 左右的时间稳定在0.1195,稳态误差为0.12%,最大超225第3期 宋新乔,等:基于神经网络的非线性控制系统调量为20%,系统动态响应很好.图4 前50s细胞生长曲线图5 50s以后细胞生长曲线图6误差曲线图7 细胞生长控制曲线3 结 论对过程控制而言,控制的目标是要求将一个或多个控制变量保持在预定的控制水平.上面给出的生物反应过程控制在神经网络的控制下,很好地适合了这一要求.在控制过程对象是非线性系统时,其控制依赖于人的经验,仅靠常规控制策略无法达到预期的控制目标.神经网络则可以实现对复杂非线性的建模和控制,它提供了一种知识表达的手段,并可以用网络结构和权重实现任何复杂的输入输出关系.本文对生物反应器过程控制的研究,得到了满意的结果,说明神经网络用于非线性过程控制是有效的.参考文献:[1] Chen Fu -chuang.Back -Propag ation N eural Networ kfor Nonlinear Sel-f T urning Adapt ive Co ntrol [J].IEEE Contr ol Systems M ag azine,1990,(4):24-30.[2] Moor e K L.A Reinforcement -learning N eural N et -work for the Controlof Nonlinear Systems [J].J.Amer.stat.Assac,1994,84:50-55.[3] 易继锴,侯媛彬.智能控制技术[M ].北京:北京工业大学出版社,1999.240.[4] 韦巍,蒋静坪.非线性系统的多神经网络自学习控制[J].信息与控制,1995,24(5):30-37.Design of Non -linear System Based on N eural N etworksSONG Xin -qiao, JIANG Chang -hong, CAI Qing -chun, WANG Yong, ZHAO Wen -dan(Shenyang Institute of Chemical Technolog y,Shenyang 110142,China)Abstract: This paper primarily m akes an research on the method of the design of nonlinear control sys -tem based on the neural networks.With the BP algorithm we obtained a better result in control of biologic reactor.The neural network is good at modeling and simulating on the nonlinear control system,especially for the complex nonlinear systems.Key words: neural netw ork; feedback control system; nonlinear control system226沈 阳 化 工 学 院 学 报 2003年。

毕业设计（论文）中文题目神经网络实现非线性系统设计英文题目Neural Network Nonlinear System院系：年级专业：姓名：学号：指导教师：职称：2016年月日【摘要】神经网络具有极强的非线性及自适应自学习的特性，常被用来模拟判断、拟合和控制等智能行为，成功渗透了几乎所有的工程应用领域，是一个在人工智能方向迅速发展的具有重大研究意义的前沿课题。

本文前两章主要介绍了神经网络的发展背景和研究现状，还有BP网络的结构原理及相关功能。

然后，对如何利用GUI工具和神经网络原理设计非线性系统的基本流程进行了详细的阐述。

最后，通过利用Matlab软件进行编程，以及是通过对BP神经网络算法及函数的运用，研究其在函数逼近和数据拟合方面的应用，并分析了相关参数对运行结果的影响。

【关键词】BP网络，GUI，非线性系统【ABSTRACT】Neural network has a strong nonlinear and adaptive self-organizing properties, often used to simulate the behavior of intelligent decision-making, cognitive control, and the successful penetration of almost all engineering applications, is a rapid development in the direction of artificial intelligence leading subject of great research significance.The first two chapters describes the background and current development issues, as well as the principle of BP network structure and related functions. Then describes how to use the GUI tools and neural network theory of nonlinear systems design basic flow. Finally, the use of Matlab programming and BP neural network algorithm function and study its application in terms of function approximation and data fitting, and analyzes the influence of relevant parameters on the results of running. 【keywords】BP network，GUI，Nonlinear System目录1. 绪论 (3)1.1 神经网络的发展历程 (3)1.2 神经网络的研究内容和局限性 (4)1.2.1 神经网络的研究内容 (4)1.2.2 神经网络研究的局限性 (5)1.3 神经网络的应用 (5)1.4 神经网络的主要特征 (6)2 神经网络结构及BP神经网络 (7)2.1 神经元与网络结构 (7)2.1.1 人工神经元 (7)2.1.2人工神经网络的构成 (8)2.2 BP神经网络及其原理 (9)2.2.1 BP神经网络定义 (9)2.2.2 BP网络模型及其算法框图 (9)2.3 BP神经网络的主要功能 (10)3 BP神经网络在非线性系统中的应用 (11)3.1 神经网络GUI实现非线性系统设计 (11)3.1.1 GUI设计工具的菜单方式 (11)3.1.2 图形用户界面设计窗口 (13)3.2 GUI控制系统界面 (14)3.2.1 GUI控制系统界面设计 (14)3.2.2 运行效果 (16)4 BP网络在非线性函数中的应用 (18)4.1 BP网络在函数逼近中的应用 (18)4.1.1 问题的提出 (18)4.1.2 基于BP神经网络逼近函数 (19)4.2.3 不同频率下的逼近效果 (21)4.2.4 讨论 (23)4.2 BP网络在函数拟合中的应用 (23)4.2.1 问题的提出 (23)4.2.2 不同隐层神经元数对BP网络拟合函数的影响 (24)4.2.3 不同映射函数对BP网络拟合函数的影响 (25)4.2.4 不同算法对BP网络拟合函数的影响 (28)4.2.5 结果讨论 (30)5 结束语 (32)1. 绪论人工神经网络（artificial neural network，ANN）是由很多的简易的神经元进行复杂的相互之间的连接而构成的一个繁杂的网络系统，它是人脑的基本的特征功能它通过模拟人脑的基本特性和信息处理方式，形成一个由大量称为神经元的简单处理单元构成的自适应非线性动态系统[1]。

第一章前言1.1 课题的意义：本毕业设计旨在学习并比较各种自适应控制算法，掌握matlab语言，利用simulink对自适应控制系统模型进行仿真分析。

自适应控制是人们要求越来越高的控制性能和针对被控系统的高度复杂化，高度不确定性的情况下产生的，是人工智能渗入到应用科技领域的必然结果。

并在常规控制理论的基础上得到进一步的发展和提高。

进入21世纪以来，智能控制技术和远程监测技术继续飞速发展，逐渐被应用到电力、交通和物流等领域。

从卫星智能控制，到智能家居机器人；从公共场所的无线报警系统，到家用煤气、自来水等数据的采集。

可以说，智能控制技术和远程监测技术己经渗透到了人们日常生活之中，节约了大量的人力和物力，给人们的日常生活带来了极大的便利。

目前，自适应控制的研究以认知科学、心理学、社会学、系统学、语言学和哲学为基础，有效的把数字技术、远程通信、计算机网络、数据库、计算机图形学、语音与听觉、机器人学、过程控制等技术有机的结合，提供了解决复杂问题的有效手段。

自适应控制是在人们在追求高控制性能、高度复杂化和高度不确定性的被控系统情况下产生的，是人工智能渗入到应用科技领域的必然结果，并在常规控制理论的基础上得到进一步的发展和提高。

主要研究对象从单输入、单输出的常系数线性系统，发展为多输入、多输出的复杂控制系统。

自适应控制理论的产生为解决复杂系统控制问题开辟了新的途径，成为当下控制领域的研究和发展热点。

1.2 国内外研究概况及发展趋势：1943年，心理学家W·Mcculloch和数理逻辑学家W·Pitts在分析、总结神经元基本特性的基础上首先提出神经元的数学模型。

此模型沿用至今，并且直接影响着这一领域研究的进展。

因而，他们两人可称为人工神经网络研究的先驱。

1945年冯·诺依曼领导的设计小组试制成功存储程序式电子计算机，标志着电子计算机时代的开始。

1948年，他在研究工作中比较了人脑结构与存储程序式计算机的根本区别，提出了以简单神经元构成的再生自动机网络结构。

基于神经网络的自适应控制算法研究引言：随着科技的不断进步和发展，神经网络在控制领域的应用越来越广泛。

神经网络具有自学习、自适应的特性，因此被广泛应用于各种控制系统中。

本文将探讨基于神经网络的自适应控制算法的研究现状以及相关的理论基础和实际应用情况。

1. 神经网络基本原理神经网络是一种模拟人脑神经细胞的网络模型，它由一个大量相互连接的神经元组成。

神经网络具有并行处理、自适应学习和容错能力等特性，能够对复杂的非线性关系进行建模和处理。

2. 自适应控制算法的理论基础自适应控制算法是基于神经网络的控制方法之一。

它通过不断调整控制器的参数，实现对系统的自适应调节。

自适应控制算法的理论基础主要包括模型参考自适应控制和直接自适应控制两种方法。

2.1 模型参考自适应控制模型参考自适应控制是一种基于模型的控制方法。

它通过建立系统的数学模型，并与系统的实际输出进行比较，不断调整控制器参数以减小误差。

神经网络被应用于模型参考自适应控制中，用于对系统模型进行建模和优化。

2.2 直接自适应控制直接自适应控制是一种无需系统模型的控制方法。

它仅通过反馈系统的实际输出进行控制。

神经网络在直接自适应控制中的应用主要是通过学习系统的输入输出映射关系，实现对系统的预测和调节。

3. 基于神经网络的自适应控制算法的研究现状基于神经网络的自适应控制算法是一个非常活跃的研究领域。

研究者们提出了许多基于神经网络的自适应控制算法，并应用于各个领域。

3.1 基于反向传播算法的神经网络控制反向传播算法是一种常用的神经网络训练算法。

在控制中，反向传播算法可以应用于神经网络的训练和控制参数的调整。

3.2 基于强化学习的自适应控制强化学习是一种通过试错学习的方法。

在自适应控制中，基于强化学习的方法可以通过不断尝试和调整，实现对系统控制的优化。

4. 基于神经网络的自适应控制算法的实际应用基于神经网络的自适应控制算法在许多实际应用中都取得了良好的效果。

4.1 机器人控制神经网络的自适应控制算法在机器人控制中具有重要的应用价值。

基于神经网络的自适应控制器的分析和设计## 基于神经网络的自适应控制器的分析和设计自适应控制是现代控制系统中的一个重要分支，旨在使系统能够自动调整其控制策略以应对外部干扰和不确定性。

神经网络作为一种强大的非线性建模工具，已被广泛用于自适应控制器的设计。

本文将探讨基于神经网络的自适应控制器的原理、分析和设计方法，旨在帮助读者深入了解这一领域的关键概念。

### 简介自适应控制是一种控制策略，它能够根据系统的变化自动调整控制参数，以维持系统的性能和稳定性。

这在面对不确定性和外部扰动时尤为有用。

基于神经网络的自适应控制器借助人工神经网络来建立系统的模型，并利用这个模型来生成适当的控制信号。

### 神经网络在自适应控制中的应用神经网络是一种模仿人类大脑结构的计算模型，具有非常强大的拟合能力。

在自适应控制中，神经网络通常用于以下几个方面：1. **系统建模：** 神经网络可以被训练来估计系统的动态特性，包括系统的传递函数、时滞等。

这有助于建立系统的数学模型，使控制器能够更好地理解系统。

2. **参数估计：** 自适应控制需要不断地调整控制参数以适应系统的变化。

神经网络可以用来估计这些参数，以确保控制器的性能在不稳定或不确定的环境中仍然有效。

3. **控制策略生成：** 基于神经网络的自适应控制器可以生成控制策略，以最小化系统误差。

神经网络可以学习并优化控制策略，以使系统保持在期望的状态。

### 自适应控制器的分析在设计基于神经网络的自适应控制器时，需要考虑以下关键方面：1. **神经网络架构：** 选择合适的神经网络结构对于控制器的性能至关重要。

通常，多层感知器（MLP）和循环神经网络（RNN）是常见的选择。

网络的输入和输出应根据系统的特性进行定义。

2. **数据采集：** 控制器需要实时数据来进行系统建模和参数估计。

数据采集设备应确保获得高质量的输入，以提高控制器的性能。

3. **训练算法：** 选择适当的训练算法对于神经网络的性能至关重要。

基于神经网络的自适应控制技术研究近年来，基于神经网络的自适应控制技术在工业控制、机器人控制、自动化等领域得以广泛应用，它具有高精度、高鲁棒性、强适应性等特点，可以有效地解决传统控制技术无法解决的问题。

神经网络作为一种模拟大脑神经系统的计算模型，它具有强大的非线性映射能力和自适应性，能够对输入输出之间的映射关系进行学习和建模。

自适应控制技术利用神经网络对被控对象进行建模，实现对被控对象的自适应控制。

下面详细介绍基于神经网络的自适应控制技术的研究进展以及存在的问题。

一、基于神经网络的自适应控制技术的研究进展1. 神经网络模型神经网络模型主要分为前馈神经网络（FFNN）、循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）等。

其中，前馈神经网络是一种最早应用于自适应控制的神经网络模型，它主要由输入层、隐藏层和输出层三层结构组成，通过神经元之间的权值和激活函数对输入输出之间的映射关系进行学习和建模。

2. 自适应控制算法自适应控制算法主要包括基于神经网络的PID控制、模糊神经网络控制、反演神经网络控制等。

其中，基于神经网络的PID控制是一种结合PID控制和神经网络控制优点的自适应控制算法，通过神经网络对被控对象进行建模预测，实现对被控对象的自适应控制，可以在保证系统稳定性的情况下提高系统响应速度和稳态精度。

3. 应用领域自适应控制技术可以广泛应用于机器人控制、机械加工、电动汽车控制、水力发电等领域。

例如，自适应控制技术可以用于机器人的路径规划和控制，提高机器人的响应速度和精度；可以用于飞行器的自适应控制，提高飞行器的飞行稳定性和精度。

二、存在的问题1. 神经网络模型的结构选择和训练方法问题神经网络模型的结构选择和训练方法是神经网络自适应控制技术研究的关键问题之一。

目前，存在着大量神经网络结构和训练方法，如何选择合适的神经网络结构和训练方法仍需要进一步研究。

2. 神经网络自适应控制技术的计算复杂度问题神经网络自适应控制技术的计算复杂度随着被控对象的复杂度和控制要求的提高而增加。

基于神经网络的自适应控制技术研究随着现代科技的发展和日趋完善，人们对自适应控制技术的需求也越来越大。

自适应控制技术是指在不同的工作环境下，通过感知环境和自我学习，能够实现自我调整和自我优化的控制技术。

而神经网络作为一种具有自我学习能力和强大的拟合能力的技术，已成为自适应控制技术中的一种重要工具，被广泛应用于自动控制系统、通信系统、图像处理等领域。

一、神经网络的基本结构和原理神经网络是一种模拟人脑神经元的复杂计算机模型，它由许多人工神经元组成，每个人工神经元都与其他神经元相连，并通过权值对输入信号进行处理，最终输出结果。

神经网络的学习和训练是通过调整神经元之间的权值来实现的，因此其核心思想在于“学习能力”的强大特性。

在神经网络模型中，通常采用的是反向传播算法(BP)训练模型。

在BP算法中，通过计算输出误差和权值的梯度，不断调整神经元之间的权值，直到达到一定的收敛条件为止。

二、基于神经网络的自适应控制技术的应用基于神经网络的自适应控制技术已被广泛应用于各种自动控制系统中，如机械加工、机器人控制、航空工业等。

其中，机器人控制是一个具有挑战性的应用领域，因为机器人工作的环境和任务通常是复杂和不确定的。

机器人控制系统中，通过控制机器人的关节角度来实现机器人的移动和操作，关节角度的精确控制对机器人的正常运行非常重要。

因此，基于神经网络的自适应控制技术在机器人控制领域的应用也越来越广泛。

三、缺陷优化控制缺陷优化控制是基于神经网络的自适应控制技术的新应用方向之一。

它通过利用神经网络的“学习能力”和“适应性”来提高控制系统的性能，特别是对于复杂的非线性系统和带有缺陷系统的控制更加有效。

缺陷优化控制中的缺陷主要指控制系统中的误差或偏差。

通过对神经网络进行训练和学习，缺陷优化控制能够自动调整控制器的参数，使其更好地适应不同的环境和任务，并能够根据实时反馈信号进行自我纠正和调整，以提高控制系统的稳定性和精度。

四、基于神经网络的优化算法在基于神经网络的自适应控制技术中，优化算法是实现控制器参数优化的关键。

基于神经网络的非线性控制方法研究摘要：随着科技的发展，人类对于控制理论的研究逐渐深入。

非线性控制是控制理论中的重要研究领域之一。

在非线性控制中，神经网络被广泛应用。

本文将对基于神经网络的非线性控制方法进行研究。

首先，介绍了神经网络的基本原理和结构。

然后，探讨了基于神经网络的非线性控制方法的优势和局限性。

最后，总结了当前相关研究的应用和发展方向。

1. 引言非线性控制在工程领域中的应用越来越广泛。

与线性系统相比，非线性系统具有更复杂的动力学特性，这给控制过程带来了额外的困难。

神经网络作为一种模拟生物神经网络结构的计算模型，可以应对非线性系统的建模和控制问题。

2. 神经网络的基本原理和结构神经网络是由多个神经元组成的，每个神经元通过连接权重和激活函数来模拟生物神经元的行为。

典型的神经网络结构包括输入层、隐藏层和输出层。

通过学习算法，神经网络能够自动调整连接权重，从而逼近非线性系统的输入-输出关系。

3. 基于神经网络的非线性控制方法基于神经网络的非线性控制方法主要包括前向神经网络控制和逆向神经网络控制。

3.1 前向神经网络控制前向神经网络控制基于监督学习算法，通过将非线性系统的输入和输出作为训练数据，来调整神经网络的连接权重。

这种方法在非线性系统的建模和控制中表现出良好的性能。

然而，前向神经网络控制对训练数据的要求较高，且缺乏对系统动力学的建模能力。

3.2 逆向神经网络控制逆向神经网络控制基于反向传播算法，通过根据非线性系统的误差信号来调整神经网络的连接权重。

这种方法具有良好的建模和控制能力，但对非线性系统的动态特性要求较高。

4. 基于神经网络的非线性控制方法的优势和局限性基于神经网络的非线性控制方法具有以下优势：4.1 适应性：神经网络能够自适应地学习非线性系统的输入-输出映射，适用于不确定的系统和环境。

4.2 逼近能力：神经网络能够以较高的精度逼近非线性系统的输入-输出关系，提供更好的控制性能。

4.3 鲁棒性：神经网络的并行处理能力使其具有良好的鲁棒性，能够应对噪声、干扰和模型不确定性等问题。