第5章_神经网络在控制中的应用

图神经网络在工业控制中的应用探讨随着人工智能技术的不断发展，图神经网络（Graph Neural Networks，GNN）作为一种新兴的深度学习模型，正在逐渐引起工业控制领域的关注。

图神经网络的特点在于能够处理图数据，而工业控制系统中常常涉及到复杂的图结构数据，因此图神经网络在工业控制中的应用具有广阔的前景。

本文将从图神经网络的基本原理、在工业控制中的应用场景以及存在的挑战和未来发展方向等方面展开探讨。

图神经网络是一种专门用于处理图数据的深度学习模型，其基本原理是利用节点和边的信息来学习图数据的特征表示。

与传统的深度学习模型相比，图神经网络能够有效地捕捉图数据中的局部特征和全局信息，从而更好地适用于工业控制系统中的复杂图数据。

在工业控制中，常常涉及到诸如电力系统、智能制造、交通运输等领域，这些系统往往具有大量的节点和边，而图神经网络的特性恰恰适合于对这些复杂系统进行建模和分析。

在工业控制领域，图神经网络可以应用于诸多场景。

首先，图神经网络可以用于故障诊断和预测。

通过对工业控制系统中的传感器数据进行建模，结合图神经网络的特征学习能力，可以更准确地识别系统中的故障节点，并预测可能出现的故障情况，从而提高系统的可靠性和稳定性。

其次，图神经网络还可以用于优化控制。

工业控制系统往往涉及到复杂的控制策略，而图神经网络可以通过学习系统的拓扑结构和节点之间的关联，帮助优化控制策略，提高系统的效率和性能。

此外，图神经网络还可以应用于资源调度、供应链管理等方面，为工业控制系统的优化提供技术支持。

然而，尽管图神经网络在工业控制中具有广泛的应用前景，但也面临诸多挑战。

首先，图神经网络的计算复杂度较高，特别是对于大规模图数据的处理，需要消耗大量的计算资源和时间。

其次，工业控制系统中的数据往往具有噪声和不确定性，如何有效地处理这些数据，提高模型的鲁棒性是一个亟待解决的问题。

此外，图神经网络在工业控制中的实际应用还需要更多的工程化工作，包括模型的部署和维护等方面的考虑。

神经网络控制在石油化工过程中的应用研究近年来，随着工业化进程的加速，石油化工行业也在不断发展。

石油化工生产涉及到多个环节，如原料加工、催化裂化、分离提纯、碳氢化合等，每个环节都需要精准控制，以确保生产效率和产品质量。

而神经网络控制技术，作为一种集成了多项技术的智能控制方式，应运而生，成为了石油化工行业智能化控制的重要方向。

神经网络控制技术可以理解为一种通过学习和模拟复杂非线性过程的智能方法，它能够自适应地处理输入信息，预测出各种变量之间的关系，并通过控制对象的反馈信息不断调整系统参数，实现目标值控制。

在石油化工生产中，神经网络控制技术被广泛应用于控制油气站、催化装置、蒸馏塔、反应器等重要环节，发挥了重要的作用。

神经网络控制技术在石油化工行业的应用主要可分为三个方面。

首先，神经网络控制技术可以应用于先进控制系统中。

先进控制系统是一种广泛应用于工业控制领域的智能控制方式，它能够自适应处理不确定性因素，根据实际生产情况调整控制策略，提高系统性能和产品质量。

神经网络控制技术作为先进控制系统的主要组成部分，能够通过建立预测模型，优化控制方案，实现对整个生产过程的自动化控制调节。

例如，神经网络控制技术可以应用于炼油厂的装置优化，通过建立油品成品质量模型，自动计算出各组分配比参数，提高产品质量和生产效率。

其次，神经网络控制技术可以应用于环境监测和控制。

在石油化工行业中，废气排放和废水处理是一项重要的环境保护任务。

而神经网络控制技术可以应用于环境监测和控制，通过建立废气排放和废水处理的预测模型，优化废物处理方案，提高废气排放和废水处理的效率。

例如，神经网络控制技术可以应用于废气处理装置中，建立废气物种浓度预测模型，实时监测废气物种浓度，控制废气排放，确保环境保护要求的达标。

最后，神经网络控制技术可以应用于远程监控和故障预测。

在石油化工生产中，许多装置设备是长期运行的，难免会出现故障，而这些故障会带来较大的生产损失和安全隐患。

智能控制导论复习资料第5章神经控制一、填空题1．神经网络主要通过两种学习算法进行训练，即和无师学习算法。

2．神经网络自适应控制和常规自适应控制一样，也分为两类，即和模型参考自适应控制。

3．神经网络的结构是由及其互联方法决定的。

4. 神经网络主要通过两种学习算法进行训练，即导师学习算法和。

5．人工神经网络的结构基本上可分为两类，即和前馈网络。

二、单项选择题1. 在递归网络中，多个神经元互联以组织一个互连神经网络，有些神经元的输出被反馈至（）神经元。

因此，信号能够从正向和反向流通。

①同层；②同层或前层；③前层；④输出层2. 前馈网络具有递阶分层结构，由一些同层神经元间不存在互联的层级组成。

从输入层至（）的信号通过单向连接流通；神经元从一层连接至下一层，不存在同层神经元间的连接。

①输出层；②隐层；③输入层；④下一层3. 人工神经网络由神经元模型构成；这种由许多神经元组成的信息处理网络具有( )结构。

每个神经元具有（）输出，并且能够与其他神经元连接；存在许多输出连接方法，每种连接方法对应（）连接权系数。

①并行分布许多一个；②串行分布单一一个；③并行分布单一一个；④串行分布许多一个4. ( ) 具有递阶分层结构，由一些同层神经元间不存在互联的层级组成。

从输入层至输出层的信号通过单向连接流通；神经元从一层连接至下一层，不存在同层神经元间的连接。

①反馈网络②前馈网络③动态网络④递归网络5. 人工神经网络由神经元模型构成；这种由许多神经元组成的信息处理网络具有( )结构。

每个神经元具有（）输出，并且能够与其他神经元连接；存在许多输出连接方法，每种连接方法对应（）连接权系数。

①并行分布许多一个②串行分布单一一个③并行分布单一一个④串行分布许多一个6. 多个神经元互连以组织一个互连神经网络，有些神经元的输出被反馈到同层或前层神经元，信号可以从正向和反向流通。

该网络称为（）。

①学习矢量量化网络②前馈网络③动态网络④递归网络7. 下列哪一种( )属于前馈网络？①反馈网络②递归网络③动态网络④学习矢量量化网络8. 下列哪一种属于反馈网络？（）①学习矢量量化网络②感知器③小脑模型连接控制网络④Hopfield网络9. 下列哪一种不属于反馈网络？（）①Elmman网络②感知器③Jordan网络④Hopfield网络三、多项选择题1.人工神经网络的结构基本上分为两类，即（）。

第5章 神经网络控制
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图5.2 神经网络间接自校正控制结构
3．神经网络参考模型自适应控制
图5.3给出了神经网络直接参考模型自适应控制结构和神经网络间接参考模型自适应控制结构。

图5.3 神经网络参考模型自适应控制
在图 5.3（a ）所示的神经网络直接参考模型自适应控制系统中，神经网络控制器NNC 的权值修正目标是使误差0m e y y =−→；在图5.3（b ）所示的神经网络间接参考模型自适应控制系统中，引入神经网络辨识器NNI ，离线辨识未知的被控对象，建立正向模型，为神经网络控制器NNC 提供学习信息。

4．神经网络内模控制
图5.4给出一种神经网络内模控制系统结构，神经网络控制器NNC 实现被控对象的逆模
控制，神经网络辨识器NNI 实现被控对象的正向建模，滤波器用来提高控制系统的鲁棒性。

图5.4 神经网络内模控制系统结构
5.2 神经网络自校正控制
利用神经网络的非线性函数映射能力，可以使它在自校正控制系统中充当未知系统函数逼近器。

考虑一个单输入、单输出的非线性系统：。

摘要电厂主汽温被控对象是一个大惯性、大迟延、非线性且对象变化的系统，基于BP神经网络的PID控制，利用神经网络的自学习、非线性和不依赖模型等特性实现PID 参数的在线自整定，充分利用PID和神经网络的优点。

用一个多层前向神经网络，采用反向传播算法，依据控制要求实时输出Kp、Ki、Kd，依次作为PID控制器的实时参数，代替传统PID参数靠经验的人工整定和工程整定，以达到对大迟延主汽温系统的良好控制。

对这样一个系统在MATLAB 平台上进行仿真研究，仿真结果表明基于BP神经网络的自整定PID控制具有良好的自适应能力和自学习能力，对大迟延和变对象的系统可取得良好的控制效果。

关键词主汽温PID BP神经网络MATLAB仿真On the Application of BP Neural Network to the Main Stream Temperature Control System//Chen Juntong Abstract The system of power plant main steam temperature is a large inertia,big time-delayed and nonlinear dynamic system. PID control based BP neural ing such characteristics of neural network self-learning,nonlinear and don't rely on mo-del realize PID parameters auto-tuning.It can make full use of the advantages of PID and neural network.Here,we use a mult-ilayer feed forward neural network using back propagation alg-orithm.This net can real-time output Kp,Ki,Kd as the PID controller parameters,instead of the traditional PID parameters determined by experience,so it can obtain good control perfor-mance.For such a system,we can simulate in MATLAB simula-tion platform.The simulation results show that the PID control based BP neural network has good adaptive ability and self-learning ability.For the system of large delay and free-model can obtain good control effect.Key words main stream temperature;PID;BP neural network; MATLAB simulationAuthor's address Zhejiang University of Science and Techn-ology,310023,Hangzhou,Zhejiang,China1引言近年来，基于神经元控制的理论和机理已获得进一步开发和应用。