基于神经网络的自适应控制算法研究

基于神经网络的自适应控制i磨一蔡慧娟1范志宏2(1．江西南昌双港东路华东交通大学江西南昌330013；2．上海理工大学光电信息与计算机学院上海200090)Vm AKL洲LEY1电子科学[摘要]神经网络与自适应控制相结合的研究，己成为智能控制的一个新的分支；自适应具有强鲁棒性．神经网络则具有良好的自学习功能和良好的容错能力，神经网络向适应控制由于较好地融合了两者的优点而具有强大的优势。

[关键词]神经网络自适应控制鲁棒性收敛性中图分类号：$PI文献标识码：^文章编号一1671—7597(2008)1220021--01一．j I曹人工神经网络(A r t i f i c i a l N eur al N e t w or ks．A N N)一般简称为神经网络．它是由大量神经元相瓦连接而成的复杂网络系统。

它反映人脑功能的许多摹本特征，但不是对人脑神经网络系统的真实写照。

而是对人脑生物神经网络的某种简化、抽象和模拟。

其特点包括：自学习和自适应能力、容错能力和柔韧性、并行处理能力、概括综合和记忆联想能力．=．研究现状(一)神经网络简介神经网络在控制中使用较多的有多层前向B P网络、径向基函数R BF网络及H opf i el d网络。

多层前向BP嘲络和径向基函数R BF网络均为分层连接成的静态神经网络，隔层神经元之间均无连接，只有邻层神经元之间相互连接，信号由低层向高层神经元传输。

多层前向网络学习算法是B P算法，B P算法的特点是结构简单，容易实现。

针对B P算法中局部极小、收敛速度慢等缺点，人们己提出了各种修正方法．使得B P算法更加适用于控制技术。

径向基函数R BF网络可采用最小二乘法等优化算法。

H opf i e l d网络是神经网络的非线性动态模型，它由非线性映射关系为Si gm o i d型函数的神经元相互连接组成．将能量函数引入神经网络．用于解优化问题和控制问题．(二)神经网络自适应控制系统的典型结构1．神经网络自校正控制(N S TC)。

基于神经网络的自适应控制策略研究随着人工智能技术的快速发展，神经网络作为人工智能领域的一种重要技术手段，已经被广泛应用到许多实际问题的解决中。

其中，自适应控制问题一直是人们关注的焦点之一。

本文将从神经网络的角度出发，探讨基于神经网络的自适应控制策略研究。

一、自适应控制自适应控制是指控制系统具有自我调节能力，在系统参数变化时能够自动调整系统的工作参数，以保持系统的最优状态。

自适应控制的应用非常广泛，例如在机械制造、化工、电力等领域都有广泛应用。

但是，由于受到外界干扰和不确定性等因素的影响，自适应控制问题一直没有得到很好的解决。

二、神经网络神经网络以模拟人脑神经元的工作方式为基础，通过学习和训练自适应地优化参数，以实现对输入数据的分类、识别等功能。

神经网络具有非线性、并行、自适应等特点，因此在处理非线性问题上具有优越的性能优势。

三、基于神经网络的自适应控制策略基于神经网络的自适应控制策略通常是将神经网络与控制系统结合起来，利用神经网络的优秀特性进行控制。

具体而言，包括两部分内容：一是神经网络的学习过程，二是神经网络输出结果的控制策略。

在神经网络的学习过程中，通常采用反向传播算法进行参数更新。

这个过程类似于机器学习中的训练，基于输入和输出数据不断调整网络的权值和阈值，以提高网络的分类和识别能力。

对于自适应控制问题，输入数据通常是实际测量值和设定值之间的偏差，输出数据则是要控制的参数。

通过这种方式，神经网络能够逐渐学习到系统的动态特性，从而实现对系统的自适应控制。

在神经网络输出结果的控制策略中，通常采用PID（比例积分微分）控制的方式，将神经网络输出的数据作为反馈控制器中的一部分，不断调整控制器的输出信号，以保持系统的稳态运行。

这种方式可以有效地解决自适应控制问题中的不确定性和干扰等问题。

四、基于神经网络的自适应控制策略的应用基于神经网络的自适应控制策略已经在多个领域得到了广泛应用。

例如，在机器人控制、纺织机械控制、水处理系统控制和电力系统控制等领域都有应用。

基于HJI理论的移动机器人神经网络自适应控制移动机器人技术的发展给现代社会带来了许多便利和创新。

为了使移动机器人在各种环境中能够实现高效且安全的自主行为，控制算法的设计成为了一个重要的研究领域。

本文将介绍基于HJI（哈密顿-雅可比-伊凡斯）理论的移动机器人神经网络自适应控制算法，以提高移动机器人的自主性和适应性。

一、HJI理论简介HJI理论是一种在非线性系统控制中广泛应用的数学工具。

它基于动态规划和最优控制的思想，通过解决哈密顿-雅可比-伊凡斯偏微分方程，得到系统的最优控制输入。

应用HJI理论可以使得移动机器人在复杂和不确定的环境中做出最优的决策，从而实现精确而高效的控制。

二、移动机器人神经网络自适应控制的基本原理神经网络是一种模拟人脑神经元网络结构的数学模型。

通过对大量样本数据的学习和训练，神经网络可以实现对输入和输出之间的映射关系建模。

在移动机器人控制中，结合神经网络和HJI理论，可以实现自适应控制，使机器人能够根据环境的变化动态调整控制策略。

具体而言，移动机器人的控制器可以通过神经网络学习和适应环境中的变化。

神经网络的输入可以是机器人周围环境的传感器信息，如视觉、声音等，输出则为机器人的控制指令，如速度、方向等。

通过不断地更新神经网络的权重和偏置，使其能够根据环境反馈的信息调整控制策略，并在动态环境中实时响应。

三、基于HJI理论的移动机器人神经网络自适应控制方法1. 确定系统动态模型：首先需要根据移动机器人的物理特性和运动学方程建立系统的动态模型。

这个模型将用于计算HJI偏微分方程的解，并作为神经网络的训练样本。

2. 建立神经网络模型：在确定系统动态模型之后，可以构建适当的神经网络结构来建模控制器。

选择合适的网络拓扑和激活函数，并根据需要确定网络的层数和神经元个数。

3. 学习与适应：将机器人在真实环境中采集到的传感器数据作为神经网络的输入，并利用系统动态模型计算出的最优控制指令作为输出，进行神经网络的训练和学习。

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。

神经网络在自动控制中的应用研究随着人工智能和计算机技术的不断发展，神经网络在自动控制中的应用越来越广泛。

神经网络是一种模拟大脑运作的技术，可以通过学习和自适应来实现模式识别、预测和控制等任务。

本文将简要介绍神经网络在自动控制中的应用研究。

一、神经网络的概述神经网络是一种由多个简单处理单元组成的系统，可以通过权值的调整来学习输入和输出之间的关系。

神经网络的结构包括输入层、输出层和隐藏层，其中隐藏层可以有多个。

神经网络可以通过反向传播算法来训练和调整权值，实现对输入数据的有效处理和分析。

二、神经网络在自动控制中的应用神经网络在自动控制中的应用主要包括控制、建模、诊断和预测等方面。

以下将分别介绍。

1、控制神经网络可以用于控制系统的设计和优化，例如PID控制器中的参数调整。

神经网络可以根据输入输出数据来学习系统的特性，从而自动调节控制器的参数，提高控制系统的性能和鲁棒性。

2、建模神经网络可以用于模拟和建模真实系统的行为。

通过对输入输出数据的学习和分析，可以建立起系统的数学模型，用于分析和预测系统的运行情况。

神经网络在建模和预测方面的应用非常广泛，例如流量预测、负载预测等。

3、诊断神经网络可以用于诊断系统的故障和问题。

通过对系统行为的学习和分析，可以识别和定位系统的故障点，从而有效地进行维修和保养。

神经网络在故障诊断、故障检测和故障预测等方面的应用越来越广泛。

4、预测神经网络可以用于时间序列预测和趋势预测。

通过对历史数据的学习和分析，可以预测未来的系统行为，例如股票价格预测、气温预测等。

神经网络在预测和趋势分析方面的应用也非常广泛。

三、神经网络的发展和前景目前，神经网络技术已经成为自动控制领域中不可或缺的一种技术。

神经网络在自动控制中的应用不断拓展和深入，不断涌现出新的应用。

随着深度学习和大数据技术的不断发展，神经网络在自动控制中的应用前景将更加广泛和深远。

总之，神经网络在自动控制中的应用研究已经取得了很多重要的成果，也有很多未来可期的发展前景。

智能制造数码世界 P .263fi done #exitecho `date +"%Y-%m-%d %H:%M:%S"` exit >> /auditd_restart.logexit 02.2.如何保护审计记录审计记录保存在本机显然是不安全的，审计记录可以被人为恶意删除或因设备故障丢失，在安全事件发生后，没有日志记录很难找到事件原因。

因此我们需要在系统中单独搭建日志服务器，将本机日志传送到日志服务器，在日志服务器中保存。

3.恶意代码防护恶意代码防护包括恶意入侵和病毒，在应用程序部署完成后应及时关闭不必要的服务和端口，安装病毒查杀软件，启用入侵检测功能，保持系统补丁和病毒库及时更新。

3.1.是否必须安装杀毒软件安装杀毒软件可能会造成系统性能下降，并引发其他位置风险，顾对于核心业务服务器酌情处理，如未安装则应避免通过USB 及光驱等设备直接拷贝文件，在安全域边界处应采用防毒墙对恶意代码进行查杀。

如果安装杀毒软件则应在系统内部部署恶意代码升级服务器，通过升级服务器保持客户端恶意代码库的更新。

建议系统防病毒网关与杀毒软件采用不同的恶意代码库。

3.2.是否必须对系统补丁进行更新系统补丁补丁与杀毒软件类似，系统补丁的更新会产生一定的潜在风险，建议在实验系统先行部署，如无异常，再进行生产系统部署。

3.3.入侵防护建议在系统边界处部署入侵防护设备，对系统的入侵防护进行整体考虑。

4.结束语因运行应用千差万别，顾服务器有着各自不同的安全需求，在对其进行安全加固时应从易用性、稳定性等多方面进行综合考虑，文中的加固方法并不适用于所有服务器，这里仅是起到抛砖引玉的作用，给服务器管理者提供一些安全加固的思路，文中不妥之处请读者加以指正。

参考文献[1]GB/T 22239-2008 信息安全技术 信息系统安全等级保护基本要求。

作者简介段垚（1980.2-），男，汉族，北京人，硕士，国家广播电视总局监管中心高级工程师，研究方向：广播电视信息安全。

基于神经网络的PID控制算法研究近年来，随着机器学习和人工智能技术的不断发展，神经网络在控制领域的应用也逐渐得到了广泛关注。

其中，基于神经网络的PID控制算法作为一种新型的控制方法，已经被证明具有极高的控制精度和适应性。

由于传统的PID控制算法存在着超调、稳态误差等问题，因此在实际工程中往往需要进行各种手动调参。

而基于神经网络的PID控制算法则可以通过学习数据来自适应地优化控制参数，从而在不同工况下都能够实现优秀的控制效果。

同时，神经网络还可以实现非线性控制和逆模型控制等高级控制策略，更加符合实际应用的需求。

基于神经网络的PID控制算法的基本思路是，将神经网络与PID控制器结合起来，构建一个新的混合型学习控制器。

具体而言，首先需要建立一个基于神经网络的模型来描述被控对象的动态特性，然后利用该模型对PID控制器进行参数的自适应优化，最终实现目标系统的控制。

一般来讲，神经网络PID控制算法的实现过程包括以下几个步骤：首先，需要选择合适的神经网络模型和控制器结构。

然后，利用样本数据对神经网络进行训练，得到一个有效的模型。

接着，将训练好的神经网络模型与PID控制器进行耦合，形成一个混合型控制器。

最后，通过仿真或者实际测试来验证控制器的性能。

在具体实现神经网络PID控制算法时，需要注意以下几个关键问题：一是神经网络的选择和搭建，不同的应用需要选择不同的网络结构和训练算法；二是神经网络模型的准确性，神经网络需要能够准确地描述被控对象的动态特性；三是控制器的参数优化，需要避免过度学习和过拟合等问题。

目前，神经网络PID控制算法已经成功应用于许多领域，例如机械控制、电力系统控制、化工过程控制等。

实际应用结果显示，基于神经网络的PID控制算法相比传统PID控制算法，在控制精度、抗干扰能力、稳定性等方面都具有显著的优势，是一种极具应用前景的控制策略。

总的来说，基于神经网络的PID控制算法是一种结合了神经网络与PID控制器的混合型学习控制策略，具有优秀的控制精度和适应性。

基于自适应神经模糊推理系统的智能化控制技术研究随着科技的快速发展，智能化控制技术得到了广泛应用并取得了显著的成果。

在传统的控制方法基础上，自适应神经模糊推理系统（ANFIS）作为一种新型的控制方法，已经被广泛研究和应用于工业生产、汽车、机器人等领域，取得了良好的效果。

本文主要介绍ANFIS的原理及应用，探讨其在智能化控制中的优势和发展前景。

一、ANFIS的原理ANFIS是一种由模糊理论和神经网络理论相结合的自适应智能控制算法。

模糊推理是一种可以模拟人类语言思维的方法，适用于处理模糊信息和非线性问题；神经网络是一种能够自我学习和优化的计算模型，适用于处理复杂数据和高维空间的问题。

这两种计算模型的结合，使得ANFIS可以有效处理多变量、非线性、误差较大的复杂控制问题。

ANFIS的核心是基于模糊推理的自适应调节机制。

在ANFIS系统中，通过对已知输入输出样本进行学习和训练，建立输入变量与输出变量之间的映射关系，并确定各个输入变量的权值和模糊集隶属度函数。

这些权值和函数随着学习的进行实现自适应调节，从而达到更加精确和准确的输出结果。

二、ANFIS的应用ANFIS在智能化控制领域的应用广泛，例如：1. 工业生产控制ANFIS可以应用于流程控制、生产优化、质量控制等多个领域，提高工业生产的效率和质量。

例如在钢铁生产中，利用ANFIS控制系统对生产过程的影响进行分析和优化，可以降低烧结温度、减少气体排放，从而减轻环境污染。

2. 汽车控制ANFIS在汽车动力控制、防抱死制动系统、车身稳定控制等方面的应用，可以提高车辆的行驶稳定性和安全性。

例如，在雪地、湿滑路面行驶时，利用ANFIS控制系统对车速、刹车压力等参数进行实时控制，保证车辆行驶稳定、操控性安全。

3. 机器人控制ANFIS在机器人的控制、路径规划、姿态控制等领域应用广泛，提高了机器人的自主性和智能化水平。

例如，在机器人视觉系统中，利用ANFIS对图像识别和目标追踪进行优化，可以实现机器人的自主导航和操控。

基于神经网络的机电传动系统参数辨识与自适应控制研究机电传动系统是现代工程中重要的组成部分，其参数的辨识与自适应控制在系统优化与控制策略设计中具有重要意义。

本研究基于神经网络的方法，旨在对机电传动系统的参数进行辨识，并应用自适应控制策略实现系统性能的优化。

一、神经网络在机电传动系统参数辨识中的应用神经网络具有非线性映射和逼近能力强的特点，能够有效地对复杂系统进行建模和辨识。

在机电传动系统参数辨识中，神经网络可以用于识别系统的传递函数、时滞、非线性参数等。

1.1 神经网络的结构与训练神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成，通过调整连接权值和偏置来拟合系统的输入输出关系。

传统的训练方法包括误差反向传播算法和逐步逼近算法。

而近年来，基于深度学习的方法，如卷积神经网络和循环神经网络，在参数辨识任务中也取得了较好的效果。

1.2 参数辨识算法常用的参数辨识算法包括最小二乘法、极大似然估计法和粒子群优化算法等。

这些算法可以用于确定神经网络的连接权值和偏置，从而实现对机电传动系统参数的准确辨识。

二、基于神经网络的机电传动系统自适应控制研究机电传动系统自适应控制是指根据实时反馈信息，自动地调整控制策略以实现对系统性能的优化。

神经网络的非线性映射能力使其成为机电传动系统自适应控制的理想工具。

2.1 神经网络控制器设计基于神经网络的自适应控制器可以根据实时反馈信号对系统进行辨识和建模，从而实现对控制策略的自适应调整。

控制器的设计主要包括神经网络结构的选择、损失函数的定义以及参数更新策略的确定。

2.2 自适应控制策略自适应控制策略包括模型参考自适应控制、输出反馈自适应控制和直接自适应控制等。

这些策略可根据实际情况和系统需求进行选择，通过调整神经网络控制器的参数，实现对机电传动系统的自适应调节。

三、机电传动系统参数辨识与自适应控制应用实例为验证基于神经网络的机电传动系统参数辨识与自适应控制方法的有效性，我们给出一个应用实例。