基于小波神经网络的自适应控制器设计

基于神经网络的自适应控制算法研究自适应控制算法是一种能够满足系统实时性和适应性要求的控制方法。

近年来，随着神经网络的广泛应用和不断发展，基于神经网络的自适应控制算法研究也越来越受到关注和重视。

本文将从神经网络在自适应控制中的应用、自适应控制算法的研究现状以及未来研究方向等方面进行探讨。

一、神经网络在自适应控制中的应用在自适应控制中，神经网络主要用于模型预测控制、最优控制、自适应PID控制等方面。

其中，模型预测控制是一种通过对未来控制目标进行预测来实现控制的方法。

它需要建立系统的数学模型，并通过神经网络来优化模型的预测性能，从而实现对系统的精确控制。

最优控制是指在满足控制要求的前提下，通过优化控制对象的性能指标来实现最佳效果。

在自适应控制中，通过神经网络对控制对象的动态特性进行建模，可以更准确地确定最优控制策略，从而提高控制效率和精度。

自适应PID控制是指在传统PID控制的基础上，通过不断调整PID参数实现对系统动态特性的自适应调节。

通过神经网络来实现自适应PID控制，可以更加精确地判断系统状态，从而提高系统的控制精度和稳定性。

二、自适应控制算法的研究现状目前，自适应控制算法的研究主要包括基于模型参考自适应控制（MRAC）和基于模型自适应控制（MNNC）等多种方法。

MRAC是一种基于模型的自适应控制算法，它通过对控制对象的模型进行预测，来进行控制决策。

在MRAC中，神经网络用来优化模型的预测性能，从而实现对系统的自适应控制。

MNNC是一种完全基于模型的自适应控制算法，它不需要对系统进行辨识，通过神经网络结构的优化来实现对系统动态特性的自适应调节。

MNNC的核心思想是将控制对象的动态特性建模为一个多层前向神经网络，通过反向传播算法来实现网络结构的自适应调节。

此外，还有基于模型参考自适应控制和自适应滑模控制、基于模型参考自适应控制和模糊控制等结合的多种自适应控制算法。

三、未来的研究方向未来的研究方向主要包括以下几个方面：一是基于神经网络的自适应控制算法的理论研究。

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 network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 system1 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。

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。

基于神经网络的自适应控制器设计与实现随着时代的不断发展，人类社会的各种问题也日益复杂，其中控制问题是一种十分重要的问题。

相应的，现代自适应控制技术也随之得到了广泛的研究和应用。

自适应控制理论是控制理论中的一种重要分支，主要为难以或无法确定模型或模型未知的系统设计一种控制器。

神经网络作为其中一种常用的控制策略，不仅在控制领域独树一帜，而且在多个领域，比如语音识别、计算机视觉、认知计算、模式分类等方面都有着广泛的应用。

本文旨在介绍神经网络在自适应控制器设计与实现中的应用。

一、自适应控制器的基本原理自适应控制器的基本原理是通过不断的观察系统输出和参考输入之间的误差，来修正控制器参数。

自适应控制器的主要思想是建立一个模型，通过监测系统输出数据，然后预测模型误差，并通过调整参数计算出最终的控制信号。

自适应控制器可以解决一些传统控制器无法解决的问题，如系统模型不稳定、外部干扰非常大、非线性系统等。

二、神经网络的基本原理神经网络由大量的神经元组成，每个神经元都有一些输入和一个输出。

神经网络的基本原理是输入数据通过神经元层次结构进行处理，最后得到输出结果。

与传统的计算方法不同，神经网络是通过建立模型对数据进行学习，然后通过调整模型的变量来实现分类或控制等目的。

神经网络的学习方式有监督学习和无监督学习两种方法。

在监督学习中，神经网络使用一些有标签的数据来训练自己；而在无监督学习中，神经网络没有标签，需要通过自己的输入数据来学习。

三、神经网络在自适应控制器中的应用神经网络自适应控制器就是通过使用神经网络模型来建立自适应控制器设计。

在自适应控制器中，神经网络作为控制器的一部分，从控制目标、原始输入和系统输出等数据中学习，然后根据学习结果对自身权值进行调整。

神经网络自适应控制器通常使用多层感知器模型，因为这种模型能够对若干个状态进行学习，从而建立多种可行的解决方案，从而实现对系统的控制。

当然，神经网络自适应控制器的具体实现方式与应用领域有关。

基于小波神经网络与自适应高斯基神经网络在电力系统振荡与短路模式故障识别的研究电力系统中的振荡会影响许多距离保护的性能。

目前距离保护中的振荡闭锁元件都不同程度地导致振荡中故障的延时及无选择切除。

本文基于小波神经网络和自适应高斯基神经网络这两种方法在电力系统振荡与短路模式的故障识别进行比较。

两种方法都具有算法简单、检测准确的特点，但自适应高斯基神经网络的方式抗干扰性比小波神经网络的方式相对侧重。

标签：电力系统；小波神经网络；自适应高斯基神经网络；振荡；短路；故障识别前言距离保护是现有复杂电网中高压输电线路用得最为广泛的保护方案。

距离保护能瞬时切除输电线路85%～90%范围内的各种故障；对远处故障按阶梯型时间切除；受网络结构和系统运行方式的影响最小。

电力系统发生振荡时，电流、电压的幅值及其相位关系式周期性变化，导致距离保护误动，针对这种情况，目前通常采用的是故障后短时开放保护，然后统一用设立的专用振荡闭锁元件来防止保护误动的方法，来实现振荡闭锁。

但系统运行中有可能出现故障又发生振荡，振荡中又发生故障的情况。

此时保护将不能正确动作。

因此，为了使保护在系统振荡中，发生故障时能有选择性的快速切除故障，振荡闭锁装置必须能区分振荡与故障，否则保护将有可能误动。

如何区分振荡和短路状态，长期以来一直是人们在电力系统运行中关注的焦点所在。

目前国外传统的振荡闭锁方法是测量两个灵敏度不同阻抗继电器的动作时间差来判别短路与振荡。

国内较常见的区分振荡与故障的新原理是反应于|I2|+|I0|与|I1|之比较（I1、I1、I0）分别为正序、负序、零序电流值）。

当系统中，振荡与故障共存时，则只要两侧电势相位差减小，保护就迅速动作。

对于上述两种方案，虽然它们都有不同的性能，但因为其共性是它们只采用一种特征量来识别振荡状态，在电力系统振荡与运行状态的多样性面前，是不可靠的，这是我们特别注意的问题。

目前，国内外在研究电力系统故障及振荡特性的基础上，提出了很多新思路、新方法。

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。