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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。
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。
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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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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在不以赢利为目的的前提下，学校可以适当复制论文的部分或全部1基于神经网络的非线性自适应控制研究内容用于学术活动。
论文作者签名：日期：指导教师签名：日期：毕业设计论文基于神经网络的非线性自适应控制研究2青岛科技大学本科毕业设计（论文）摘要神经网络自适应控制是基于自适应的基本原理，利用神经网络的特点设计而成的。
它发挥了自适应与神经网络的各自长处，为非线性控制的研究提供了一种新方法。
本文基于Lyapunov稳定性理论，采用神经网络直接自适应控制的思想设计控制器，研究了一类带干扰的不确定非线性系统的控制问题。
控制器主要是针对不确定非线性系统中存在的两类未知项——未知函数和未知外界干扰而设计，其中未知函数利用径向基函数神经网络来近似，外界干扰利用非线性阻尼项来抑制，这样可以充分利用神经网络的逼近特性，克服复杂系统难以建模等困难，并且系统稳定性和收敛性在给出的假设的条件下均能得到保证。
最后设计程序进行仿真验证，在程序设计中，以高斯函数作为基函数，仿真结果表明在权值和控制的有界性方面取得了一定的效果。
本文第一章到第三章详细介绍了人工神经网络及神经网络控制的发展和研究现状；第四章主要介绍了径向基函数神经网络，并对其逼近能力进行仿真；在结束语中展望了神经网络控制的发展前景，提出以后的研究方向。
关键词：RBF神经网络，自适应控制，不确定非线性系统AbstractNeural network adaptive control is proposed combining adaptive control's advantages with neural network's characters and provides a new method for nonlinear control.Based on Lyapunov stability theorem and neural network direct adaptive control idea the control problem of a class of uncertain nonlinear system with disturbance is researched. The controller is designed arming at two kinds of uncertainties existing in nonlinear system--the unknown functions and the uncertain disturbance. In controller. the radial basis function neural network is used as approximation model for the unknown functions. and nonlinear damping term is used to counteract the disturbances. so neural network's better approximation capabilities can be utilized richly and the modeling difficulties can be avoided. Meanwhile. the controlled system's stability and convergence can be guaranteed under some assumptions. At last the program is designed to verify the effectiveness of the controller. In presented programs. Guassian function is used as basis function. Simulation results show that the bound ness effects of weighs and control input are better.The rough framework of this thesis is as following: the artificial neural network3基于神经网络的非线性自适应控制研究and neural network control are introduced in detail from the first chapter to the third chapter; the radial basis function neural network is described and its approximation performance is simulated in the fourth chapter; the development of neural network control is expected and the further research prospect is proposed in the end words.Keywords: Radial Basis Function neural network adaptive control, uncertain nonlinear system4青岛科技大学本科毕业设计（论文）1 绪论非线性现象是工程、自然界以及人类社会话动的各个领域普遍存在的问题，非线性控制在控制科学中也一直占有重要地位。
通常工业过程中都存在着不确定性和时变性等非线性现象，当受控对象或环境发生变化时，为保证良好的控制性能，可采取自适应控制策略。
日前，自适应控制器结构的选取和参数调整规则，都是建立在线性系统理论的基础上，对于非线性系统的自适应控制问题人们一直在寻求新的有效解决方法。
因此，寻找新的工具和方法来研究非线性系统的自适应控制问题就成了控制理论中研究的热点，神经网络由于其本质上高度的非线性、信息处理的并行性、信息处理单元的互连性、良好的容错性、计算的非精确性及自学习、自组织和自适应性等特点，为解决复杂的非线性、不确定、不确知系统在不确定、不确知环境中的控制问题提供了一个很好的工具和模型，从而可以使控制系统稳定性、鲁棒性好，达到要求的动态与静态（或称稳态）性能。
对于神经网络来说，描述非线性映射、建立非线性系统模型等都变得非常容易，这在控制器的设计中极为重要，所以神经网络在非线性控制中得到了广泛的应用。
神经网络研究的兴起与神经网络控制的发展为解决非线性系统的自适应控制问题带来了生机。
神经网络自适应控制是基于自适应的基本原理，利用神经网络的特点和理论设计而成的，发挥了自适应与神经网络的各自长处，为非线性控制的研究提供了一种新方法。
经过20余年的努力，神经网络自适应控制在连续和离散非线性系统中的研究都己取得丰硕的成果，当前的研究有以下几个方面：在不确定非仿射线线性系统的直接自适应状态反馈控制器设计中，所用的神经网络具有弹性结构，也就是说神经元的数量是一个变量，神经网络逼近且自适应地取代了非线性系统巾的不确定性，整个闭环系统在Lyapunov意义下稳定：采用没有反馈的神经网络自适应控制器对带有死区非线性的系统进行了控制研究，该自适应控制器能对这类非线性系统实现有效的控制：基于多层神经网络提出了一种直接自适应控制方案，首先应用多层神经网络自适应模型逼近逆解中的未知部分，然后应用逆设计和自适应反演设计出虚拟控制量，最后应用反馈线性化方法和神经网络设计了直接自适应控制律，并利用Lyapunov稳定性定理推导了神经网络的参数调节律，保证了闭环系统的所有信号均最终一致有界：文献[4]针对NARMA模5基于神经网络的非线性自适应控制研究型提出直接自适应神经网络控制方案。
用前馈神经网络作为系统模型，控制信号直接通过最小化在设定点和模型输出之间的瞬时差分或累积差分获得，采用广义预测理论和梯度下降法加快学习速率和收敛性能：文献[5]针对不稳定的无人驾驶飞行器提出直接自适应神经网络控制器设计方案，控制规律来跟踪俯仰角速率指令，神经网络线性滤波器和BP学习算法用来逼近控制律。
