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*******大学毕业设计(论文) 题目神经网络PID控制器的设计与仿真院系专业班级学生姓名指导教师二○○八年六月神经网络PID控制器的设计与仿真摘要PID控制技术是一种应用很普遍的控制技术,目前在很多方面都有广泛的应用. 在工业控制中，PID控制是工业控制中最常用的方法。
这是因为PID控制器结构简单、实现简单，控制效果良好，已得到广泛应用。
据统计，在目前的控制系统中，PID控制占了绝大多数。
但是，他具有一定的局限性：当控制对象不同时，控制器的参数难以自动调整以适应外界环境的变化。
为了使控制器具有较好的自适应性，实现控制器参数的自动调整，可以采用神经网络控制的方法。
利用人工神经网络的自学习这一特性，并结合传统的PID控制理论，构造神经网络PID控制器，实现控制器参数的自动调整。
本论文讨论了基于神经网络的PID 控制，利用神经网络的自学习能力进行在线参数整定，并利用Matlab软件进行仿真。
通过仿真实现可以看出它具有自学习、自适应性等特点，网络的收敛速度快，能够对非线性对象有很好的控制，系统的跟踪性能很好．其参数设定无需知道被控对象的具体参数及其数学模型，对不同的对象具有适应性．关键词：PID控制神经网络Matlab 仿真The design and simulation of the neural networkPID controllerABSTRACTPID control technology is a very common control technology in many aspects of a wide range of applications. In industrial control, PID control is the most commonly used in industrial control methods. This is because the PID controller simple structure, to achieve a simple, effective control, has been widely used. According to statistics, PID control is the vast majority in the present control system. However, he has certain limitations: When the control object is not at the same time, the controller parameters to automatically adjust to the changes in the external environment. In order to make the controller has good adaptability, and Controller Parameters of automatic adjustments can be used neural network control method. Using artificial neural network learning oneself, combined with the traditional PID control theory Structure of neural networks PID controller, and implementate the automatic adjustment of controller parameters. The thesis discussed according to the neural network PID controller，and control，make use of the neural network from the study ability to proceed its function to on-line parameter amend，and make use ofthe Matlab software proceeds to imitatereally．By the simulation can see that it is to achieve self-learning, adaptability, and other characteristics ，network convergence speed, can have a good control on non-linear object ,and tracking of system performance very good. Its parameters need to know the object of the specific parameters and its mathematical model,and adapt different objects.KEY WORDS：PID control Neural network Matlab Simulation目录摘要 (I)ABSTRACT (II)1 绪论 (1)1.1 前言 (1)1.2 神经元网络PID的发展历程 (1)1.3 神经网络的特点 (2)1.4 神经网络的主要研究方向 (2)1.5 神经网络PID的发展现状和前景展望 (3)1.6 课题研究方法和内容 (3)2 神经网络控制理论 (4)2.1 神经网络的简介 (4)2.2 神经网络的基本概念 (4)2.3 神经网络控制的基本原理 (4)2.4 神经网络结构的分类 (5)2.5 神经网络的学习 (6)2.5.1 学习方式 (6)2.5.2 网络模型及其学习算法 (6)2.6 神经网络的训练 (7)3 应用MATLAB设计神经网络PID控制系统 (8)3.1 MATLAB、SIMULINK、神经网络工具箱简介 (8)3.2 神经网络工具箱与人工神经元网络设计 (9)3.3 PID控制器 (10)3.3.1 PID控制器简介 (10)3.3.2 PID控制的局限 (12)3.4 神经网络 PID 控制器的设计 (12)4 神经网络PID控制器的设计 (14)4.1 单神经元自适应PID控制器及其学习算法 (14)4.1.1 采用有监督Hebb学习算法的单神经元自适应PID控制器 (14)4.1.2 单神经元自适应PID控制器学习算法可调参数的选取规律 (16)4.1.3 单神经元自适应PID仿真 (16)4.2 基于BP神经网络PID控制器的设计 (18)4.3 小结 (21)5 结束语 (22)参考文献 (23)致谢 (24)1 绪论1.1 前言计算机技术的迅速发展，为计算机控制的发展和应用奠定了坚实的基础，过程计算机控制以自动控制理论和计算机技术为基础，实现了现代化生产过程的综合自动化，可使生产过程保持最佳运行状态，从而提高安全性、经济性和运行水平。
人工神经网络控制摘要: 神经网络控制，即基于神经网络控制或简称神经控制，是指在控制系统中采用神经网络这一工具对难以精确描述的复杂的非线性对象进行建模，或充当控制器，或优化计算，或进行推理，或故障诊断等，亦即同时兼有上述某些功能的适应组合，将这样的系统统称为神经网络的控制系统。
本文从人工神经网络，以及控制理论如何与神经网络相结合，详细的论述了神经网络控制的应用以及发展。
关键词: 神经网络控制；控制系统；人工神经网络人工神经网络的发展过程神经网络控制是20世纪80年代末期发展起来的自动控制领域的前沿学科之一。
它是智能控制的一个新的分支，为解决复杂的非线性、不确定、不确知系统的控制问题开辟了新途径。
是（人工）神经网络理论与控制理论相结合的产物，是发展中的学科。
它汇集了包括数学、生物学、神经生理学、脑科学、遗传学、人工智能、计算机科学、自动控制等学科的理论、技术、方法及研究成果。
在控制领域，将具有学习能力的控制系统称为学习控制系统，属于智能控制系统。
神经控制是有学习能力的，属于学习控制，是智能控制的一个分支。
神经控制发展至今，虽仅有十余年的历史，已有了多种控制结构。
如神经预测控制、神经逆系统控制等。
生物神经元模型神经元是大脑处理信息的基本单元，人脑大约含1012个神经元，分成约1000种类型，每个神经元大约与102~104个其他神经元相连接，形成极为错综复杂而又灵活多变的神经网络。
每个神经元虽然都十分简单，但是如此大量的神经元之间、如此复杂的连接却可以演化出丰富多彩的行为方式，同时，如此大量的神经元与外部感受器之间的多种多样的连接方式也蕴含了变化莫测的反应方式。
图1生物神经元传递信息的过程为多输入、单输出，神经元各组成部分的功能来看，信息的处理与传递主要发生在突触附近，当神经元细胞体通过轴突传到突触前膜的脉冲幅度达到一定强度，即超过其阈值电位后，突触前膜将向突触间隙释放神经传递的化学物质，突触有两种类型，兴奋性突触和抑制性突触。
计算机科学中的神经网络技术一、什么是神经网络技术神经网络技术属于计算机科学中的人工智能领域，其目的是通过构建一个模拟人类神经系统的计算模型，实现机器对信息的处理和学习。
人类神经系统是由神经元相互连接而成的网络，而神经网络技术就是通过数学算法和计算机技术来模拟神经元之间的相互作用，从而实现机器对于输入信息的处理和输出行为的控制。
二、神经网络的发展历史神经网络技术的发展历史可以追溯到上个世纪40年代，当时科学家们开始探索神经元之间的相互作用并利用计算机技术进行模拟，但是由于计算机性能的限制和理论模型的不成熟，导致神经网络在当时并没有得到广泛应用。
到了20世纪80年代，利用简单的神经元模拟神经网络成为可能，同时支持神经网络训练的算法也得到了快速发展，从而推动了神经网络技术的不断进步。
21世纪以来，随着计算机性能的提升和大数据时代的到来，神经网络技术被广泛应用于计算机视觉、语音识别、自然语言处理、智能控制等领域，成为人工智能领域的重要支柱之一。
三、神经网络技术的应用神经网络技术的应用非常广泛，以下是几个典型的例子：1.计算机视觉方面的应用：神经网络可以通过图像识别和模式识别技术实现物体检测、人脸识别、车辆识别等任务，为智慧城市建设和智能安防提供技术支持。
2.自然语言处理方面的应用：神经网络可以通过序列模型和注意力机制实现机器翻译、问答系统和情感分析等任务，为自然语言处理领域的发展提供技术支持。
3.智能控制方面的应用：神经网络可以通过强化学习算法实现自主导航、自主驾驶等任务，为智能交通系统和机器人发展提供技术支持。
四、神经网络技术面临的挑战和未来发展方向目前，神经网络技术在应用领域已取得了许多重要的成果，但也面临着一些挑战和问题。
1.计算性能的限制：神经网络模型的复杂性和训练过程需要大量的计算资源，而目前的计算能力仍然无法完全满足这些需求。
2.数据获取和处理的问题：神经网络模型依赖于大量的数据来进行训练和优化，但是部分数据可能存在缺失和噪声，需要使用数据清洗和数据增强等技术进行处理。
试论智能控制技术与机械电子工程的结合摘要：智能控制系统被广泛应用是各领域顺应时代发展的外在表现，在机械电子工程中运用智能控制系统可以大量解放劳动力，提高其工作效率和经济效益，推动机械电子工程行业的持续发展。
本文主要探究了智能控制工程在机械电子工程中的优势以及两者的相互结合。
关键词：人工智能；控制技术；机械电子引言：在科技迅猛发展的背景下，智能控制在机械电子工程中的应用也越来越普及，该技术的应用不仅能够大大提升了人力资源的利用率，还能有效改善企业的工作成本以及效率。
但是，就目前的智能控制技术使用情况来看，仍有较大的发展空间，促进控制工程更为智能化的发展仍是我们的一大工作目标。
一、智能控制工程的概述传统的控制工程技术，是利用计算机实现自动化计算的特性解来决控制工程问题，并将计算机控制理论运用到工程实践中的一种技术。
就传统控制工程而言，其主要就是通过设置控制系统的参数并建立相应的数据模型，进而有效完善整个控制系统。
因此，将控制工程技术应用到机械电子工程中，能够有效提高整个机械产品的生产效率。
而智能控制工程较传统控制方式不同的是：其可以通过运用计算机的方式来模拟人的大脑思维方式，并将这种控制方式运用到自动化控制工程中。
智能控制工程的出现，摒弃了传统控制工程依赖数学模型解决问题的不足，因而智能控制系统具有更广泛的应用，可以解决更多的实际问题，尤其是在机械电子工程问题中的应用，智能控制凸显更为关键的作用。
二、智能控制工程在机械电子工程中的优势1、确保数据一致机械电子工程设计施工的质量会受到技术、材料设备和人员、自然环境和施工条件等因素影响。
尤其是设计方案存在的问题如果没有得到有效解决，会导致施工中出现多次变更，影响到最终获得数据的完整性，进而增加数据分析结果的偏差。
为了提高数据的一致性，利用智能化控制技术可全方面收集相关数据信息，避免数据遗漏和错误。
同时，智能化控制技术可以提高数据处理的效率和准确性，可根据不同技术形式采用针对性的数据处理方法，有效提高机械电子设计的科学有效性，提高机械电子工程设计施工的质量。
神经网络自适应控制技术及其应用研究人工智能技术的发展已经越来越多地涉及到神经网络自适应控制技术。
这个技术很重要，因为它利用了人工智能系统的高度智能和灵活性。
神经网络自适应控制技术可以使计算机系统更具自主性，更容易掌握复杂的任务，因此，这个技术的研究十分重要。
什么是神经网络自适应控制技术？神经网络自适应控制技术是指一种有效的对于不确定动态过程的控制方法，其中的神经网络是指通过网络学习技术构成的人工神经系统。
神经网络可以用来学习，表示和控制高度复杂的系统动态过程。
该技术可以应用于工业过程、金融市场、交通流量、环境监测和医疗数据分析等方面。
该技术的优势相比传统的控制技术，神经网络自适应控制技术具有以下优势：1）更加灵活和适应性更强：传统的控制方法只能使用预定义的规则和算法，难以适应新的环境和数据。
而神经网络自适应控制技术可以根据实时数据，自动调整模型，更加灵活适应各种环境和数据。
2）适用范围更广：相比较于传统的控制方法，神经网络自适应控制技术对于非线性系统的自适应能力更强。
这种技术可以适用于许多复杂的系统，包括非线性的动态系统。
该技术的研究意义神经网络自适应控制技术的研究具有重要意义，它直接关系到实际问题的解决。
随着科技不断发展，许多复杂的交通系统和制造系统作为新兴领域都需要大规模的数据处理和计算处理。
例如，交通系统流量的控制和优化，都需要实现对复杂环境的自适应调节。
而神经网络自适应控制技术，通过智能算法可以精确解决各种复杂性问题，更具有应用价值。
该技术的应用神经网络自适应控制技术的应用是非常广泛的，目前已经在许多领域得到了广泛的应用。
以下是一些具体的应用案例：1）交通控制城市交通高峰时段，建立一个高效的交通衔接控制系统有助于缓解拥堵状况。
这种系统可以利用神经网络自适应控制技术，通过智能算法，调整路口信号灯的绿灯时长，使得车辆能够更为顺畅的通行。
2）金融市场分析金融市场波动是十分复杂的涨跌情形，利用神经网络自适应控制技术的算法、监控、系统分析等方法，可以更好的把握股市变化的趋势和特征。
控制系统中的神经网络与智能控制技术在现代科技的发展中，控制系统扮演着重要的角色，它用于监测和管理各种工业和非工业过程。
随着技术的不断进步，控制系统也在不断提升。
神经网络和智能控制技术作为现代控制系统中的关键组成部分，正在被广泛研究和应用。
本文将重点探讨控制系统中神经网络和智能控制技术的应用和发展。
一、神经网络与控制系统神经网络是模拟人脑神经元网络结构和功能的数学模型，它能够通过学习和训练来逼近和模拟人脑的决策过程。
在控制系统中，神经网络可以用于处理和解决复杂的非线性控制问题。
通过神经网络的学习和适应能力，控制系统可以更好地应对不确定性和非线性特性。
1.1 神经网络在控制系统中的基本原理神经网络模型由多个神经元组成，这些神经元通过连接权重相互连接。
每个神经元将输入信号经过激活函数进行处理，产生输出信号，并传递给其他神经元。
通过调整连接权重和激活函数参数，神经网络可以逐步地优化输出结果，实现更精确的控制。
1.2 神经网络在控制系统中的应用神经网络在控制系统中有广泛的应用，例如在机器人控制、电力系统控制和交通管理等领域。
在这些应用中，神经网络能够通过学习和自适应的方式，提高系统的鲁棒性和稳定性，使得系统能够更好地适应不确定性和变动性。
二、智能控制技术智能控制技术是指结合人工智能和控制理论，用于设计和实现智能化的控制系统。
智能控制技术通过引入模糊逻辑、遗传算法和专家系统等，能够更好地适应动态和非线性控制问题。
2.1 智能控制技术的基本原理智能控制技术的核心思想是将人类专家的经验和知识转化为计算机程序，使得系统能够进行智能化的决策和控制。
通过建立模糊规则和使用遗传算法进行参数优化，智能控制系统能够自主学习和适应环境的变化，对于复杂的动态系统具有较好的控制性能。
2.2 智能控制技术的应用智能控制技术在工业自动化、机器人控制和交通管理等领域有着广泛的应用。
例如，在工业生产中，智能控制系统可以根据实时数据和模糊规则，自主地进行生产调度和质量控制；在交通管理中，智能控制系统可以根据交通流量和路况信息，优化信号配时和路线选择，提高交通效率和安全性。
控制科学与工程控制理论与智能控制技术总结控制科学与工程是一门综合性的学科，它涉及到各个领域的控制理论和技术应用。
随着科技的不断进步和发展，控制科学与工程在各个行业中发挥着重要的作用。
本文将对控制科学与工程的理论和智能控制技术进行总结。
一、控制科学与工程控制理论控制科学与工程控制理论是控制科学与工程的基础，它主要包括控制系统的数学模型和控制原理。
控制系统的数学模型是通过对实际系统进行建模来描述系统的运行规律和行为特性，它可以是线性模型也可以是非线性模型。
控制原理是指通过对系统的输入和输出进行分析和计算，设计出合适的控制策略，实现对系统运行状态的调节和控制。
二、智能控制技术智能控制技术是指利用计算机和人工智能技术来实现对系统的智能化控制。
智能控制技术可以有效地提高控制系统的性能和可靠性，减少人工干预，提高工作效率。
其中，常用的智能控制技术包括模糊控制、神经网络控制和遗传算法控制等。
1. 模糊控制模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制方法，它可以处理模糊不确定性和非线性问题，提高系统的鲁棒性和适应性。
模糊控制系统通常由模糊化、知识库、模糊推理机和解模糊化等部分组成，通过模糊推理和模糊规则的匹配，得出控制决策，实现对系统的控制。
2. 神经网络控制神经网络控制是利用人工神经网络来构建控制系统，它模仿人脑的神经网络结构和工作原理，实现对系统的学习和自适应控制。
神经网络控制系统通常由输入层、隐藏层和输出层组成，通过学习算法和反馈机制，不断调整神经网络的权值和阈值，实现对系统的实时控制。
3. 遗传算法控制遗传算法控制是一种基于生物遗传进化思想的优化方法，它通过模拟自然界的遗传和进化过程，搜索最优解或近似最优解。
遗传算法控制通常包括编码、种群初始化、适应度评价、选择、交叉和变异等步骤，在迭代的过程中，通过不断交叉和变异，优胜劣汰，逐步找到最优解。
总结：控制科学与工程涉及到控制理论和技术的研究和应用方面，其中控制理论以数学模型和控制原理为基础，而智能控制技术则是利用计算机和人工智能技术实现对系统的智能化控制。
计算机控制技术：计算机控制系统的控制策略1. 引言计算机控制技术是指利用计算机硬件和软件对各类系统进行控制和管理的技术手段。
计算机控制系统的控制策略是指根据系统特点和控制需求，设计和选择合适的算法和控制方法来实现对系统的控制。
本文将介绍计算机控制系统的控制策略，并探讨其在工业自动化领域的应用。
2. 控制策略的分类计算机控制系统的控制策略可以分为开环控制和闭环控制两大类。
2.1 开环控制开环控制是指根据系统的输入信号，预先设定好的控制算法，直接输出控制信号，而不考虑系统的实际状态和反馈信息。
这种控制策略适用于系统模型简单、稳定性要求不高的情况。
常见的开环控制算法包括比例控制、积分控制和微分控制。
2.2 闭环控制闭环控制是指在开环控制的基础上加入反馈信息，通过对系统输出信号进行监测和比较，根据误差进行修正控制。
闭环控制可以提高系统的稳定性、鲁棒性和精度。
常见的闭环控制策略包括PID控制、自适应控制和模糊控制等。
3. 控制策略的选择在实际应用中，选择合适的控制策略需要综合考虑以下几个因素：3.1 系统特点不同的系统具有不同的动态特性和稳定性要求，选择合适的控制策略需要对系统的特点进行全面分析和评估。
例如，对于快速响应、高精度的系统，可以采用PID控制策略；对于具有非线性和不确定性的系统，可以考虑使用模糊控制或自适应控制策略。
3.2 控制目标不同的控制目标需要不同的控制策略来实现。
例如，对于追求系统的快速响应和抗干扰能力的控制目标，可以选择自适应控制策略；对于追求系统的精度和稳定性的控制目标，可以选择PID控制策略。
3.3 控制成本在选择控制策略时，还需要考虑控制成本的因素。
不同的控制策略可能需要不同的硬件和软件资源，以及人力和物力的投入。
因此，在满足控制要求的前提下，需要综合考虑成本效益，选择最合适的控制策略。
4. 控制策略的应用计算机控制技术的控制策略在工业自动化领域有广泛的应用。
以工业生产过程的控制为例，常见的控制策略包括PID控制、模糊控制和神经网络控制等。
计算机控制系统课程设计一、教学目标本课程旨在让学生掌握计算机控制系统的基本原理、方法和应用，培养学生运用计算机技术分析和解决控制问题的能力。
具体目标如下：1.知识目标：（1）了解计算机控制系统的基本概念、分类和特点；（2）掌握控制系统的数学模型建立和仿真方法；（3）熟悉常见控制器的设计方法和性能分析；（4）掌握计算机控制系统的实现技术和应用领域。
2.技能目标：（1）能够运用数学模型分析和解决计算机控制系统问题；（2）具备使用控制系统仿真软件进行仿真分析的能力；（3）能够根据实际需求设计合适的控制器，并分析其性能；（4）具备计算机控制系统设计和调试的基本技能。
3.情感态度价值观目标：（1）培养学生对计算机控制系统的兴趣和好奇心；（2）培养学生勇于探索、创新的精神，提高自主学习能力；（3）培养学生团队协作意识和沟通能力；（4）培养学生关注社会热点，将所学知识应用于实际问题的意识。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括以下几个部分：1.计算机控制系统概述：计算机控制系统的定义、分类、特点和应用领域；2.控制系统的数学模型：控制系统数学模型的建立、仿真和分析；3.控制器设计方法：PID控制、模糊控制、神经网络控制等控制器设计方法；4.计算机控制系统实现技术：硬件选型、软件设计、系统调试等；5.计算机控制系统应用案例：工业生产、航空航天、生物医学等领域的应用实例。
三、教学方法为实现教学目标，本课程将采用以下教学方法：1.讲授法：系统地传授理论知识，引导学生掌握基本概念和原理；2.案例分析法：通过分析实际案例，使学生了解计算机控制系统的应用和设计方法；3.实验法：学生进行实验，提高学生的动手能力和实际问题解决能力；4.讨论法：学生分组讨论，培养学生的团队协作和沟通能力。
四、教学资源为实现教学目标，我们将准备以下教学资源：1.教材：选用权威、实用的教材，为学生提供系统、全面的学习资料；2.参考书：提供相关领域的参考书籍，丰富学生的知识体系；3.多媒体资料：制作课件、视频等多媒体资料，提高课堂教学效果；4.实验设备：配置合适的实验设备，为学生提供实践操作的机会。
