第3章神经网络控制系统

1-1 智能控制系统由哪几部分组成？各部分的作用是什么？答：六部分组成：执行器、传感器、感知信息处理、规划与控制、认知和通信接口。

1、执行器是系统的输出，对外界对象发生作用。

2、传感器产生智能系统的输入，传感器用来监测外部环境和系统本身的状态。

传感器向感知信息处理单元提供输入。

3、感知信息处理，将传感器得到的原始信息加以处理，并与内部环境模型产生的期望信息进行比较。

4、认知主要用来接收和存储信息、知识、经验和数据，并对他们进行分析、推理作出行动的决策，送至规划和控制部分。

5、通信接口除建立人机之间的联系外，还建立系统各模块之间的联系。

6、规划和控制是整个系统的核心，它根据给定的任务要求，反馈的信息，以及经验知识，进行自动搜索，推理决策，动作规划，最终产生具体的控制作用。

1-2 智能控制系统的特点是什么？答：1、智能控制系统一般具有以知识表示的非数学广义模型和以数学模型表示的混合控制过程。

2、智能控制器具有分层信息处理和决策机构。

3、智能控制器具有非线性和变结构特点。

4、智能控制器具有多目标优化能力。

5、智能控制器能够在复杂环境下学习。

从功能和行为上分析，智能控制系统应具备以下一条或几条功能特点：1、自适应功能2、自学习功能3、自组织功能4、自诊断功能5、自修复功能1-3 智能控制与传统控制相比较有什么不同？在什么场合下应该选用智能控制策略？答：（1）不同点：1、涉及的范围：智能控制的范围包括了传统控制的范围。

有微分/差分方程描述的系统；有混合系统（离散和连续系统混合、符号和数值系统混合、数字和模拟系统混合）。

2、控制的目标：智能的目标寻求在巨大的不确定环境中，获得整体的优化。

因此，智能控制要考虑：故障诊断、系统重构、自组织、自学习能力、多重目标。

3、系统的结构：控制对象和控制系统的结合。

（2）在什么场合下应该选用智能控制策略。

说法一：主要针对控制对象及其环境、目标和任务的不确定性和复杂性的系统。

1.3 微型计算机控制系统的发展趋势
1．可编程控制器（PLC） 2．采用新型的控制系统（集散控制系统）
3．人工智能
4．神经网络控制系统
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第一章 绪论
1．可编程控制器（PLC）
PLC 与传统的继电器控制相比，具有 如下一些特点：
（1）抗干扰能力强
（2）适应性好
（3）编程直观、简单
（4）功能完善，接口功能强
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第一章 绪论
THANK YOU VERY MUCH ！
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（1）SCC+模拟调节器控制系统 该系统原理图，如图1-7所示。 （2）SCC+DDC控制系统 SCC+DDC控制系统原理图，如下图1-8所示。
第一章 绪论
管理命令 管理命令 报告 人工监管 人工监管 给定值 给定值 测量值 测量值 报告
.
.
DDC A/D D/A 多路开关
A/D
多路开关
. .
检测元件 生产过程
第一章 绪论
1.2 微型计算机控制系统分类
1．操作指导控制系统 2．直接数字控制系统（DDC） 3．计算机监督系统（SCC） 4．分级计算机控制系统
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第一章 绪论
1．操作指导控制系统
图1-5 操作指导控制系统组成框图
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第一章 绪论
2．直接数字控制系统（DDC）
管理命令 报告 人工监管 给定值 测量值
反多路开关 检测元件
..
生产过程
..
图1-7 SCC+模拟调节器控制系统原理图
图1-8 SCC+DCC控制系统原理图

课程代码
0401061
课程类别
学科专业课
学分
2
总学时
32
开课学期
七
修读类别
选修课
开课单位
自动化学院自动化系
适用专业
自动化
先修课程
自动控制原理、控制系统仿真、现代控制理论、专业英语
主讲教师
梁雪慧董恩增
考核方式及各环节所占比例
考试课；
期末考试占70％，平时成绩占20％，实验占10%
课程概要
智能控制技术基础是工科高等学校自动化专业本科生的一门选修课。相对于传统控制理论及方法，该门课主要介绍一些先进的、有一定数学基础的控制方法及其应用，例如：模糊控制、神经网络控制、专家系统等。
4.习题课、课外作业、答疑和质疑
（1）习题课：安排在模糊控制的理论基础、模糊控制系统等章节中。
（2）课外习题：罗兵《智能控制技术》，2011年3月第1版，第一章1、3、6，第二章3、4、5、6、7、8，第三章1、4、6，第四章1、3，第五章1、2、4。
（3）答疑和质疑
每两周在规定时间和地点至少安排一次答疑或质疑。
5.考试环节
掌握：神经网络模型分类、前向神经网络及BP算法、动态网络特点与Hopfield网络
难点：前向网络及BP算法、神经网络控制。
第四章专家控制系统（4学时）
教学目的：
理解：专家系统的概念、专家控制的知识表示与推理、直接专家控制系统、间接专家控制系统等；
掌握：专家控制系统概念、专家控制系统结构与原理、专家控制的应用领域。
教学目的及要求
拓宽专业知识面，了解先进的控制理论及其应用领域，掌握基本的智能控制系统原理及其设计方法；学会应用MATLAB模糊工具箱实现模糊控制器的设计，通过仿真试验，分析控制器的应用效果，使学生具备基本的模糊控制系统的设计与分析能力。课程采用双语授课，使学生掌握专业知识的同时，提高外文文献的阅读和理解能力，并了解国际智能控制领域的最新动态。

Ａ ｓｒｃ ： Ｔ ｅｃｎｒｌ ｆ ｃ ｏ ｅｔ ｄ ｉ ａ Ｐ ｇｌｔ ｎａｃｍ ｌ ａ ｄｏｊ ｔｓ ｌａｓ ｏ Ｓ ａ ｓ儿儿．Ａ ｂｔ ｔ ａ ｈ ｏｔ ｆ ｔ ｆｈ ａ ｉｏ ｌ Ｉ ｅｕａｏ ｏ ｏ ｐｉ ｔ ｂｅ ｗ ｙ ｔ Ｏｓｔｆｃ ｒ 阳 ｏ ｅｅ ｔ ｒ ｔ ｎ ｒ ｒ ｃｅ ｃ ｉａ ｎ ｉ一ｔ ｙ ａｏ
ｓ ｓｅ ，ｗｈ ｃ ｒ ｖｄ ｓａ ｍｏ ｅ ｅｆ ｃｉ ｅ ｍｅｈｏ ｏ ｙ ｔｍ ｔ ｏ －ｉ ｅ ｒｐａａ ｔｒ ｎ ｒ ａ— ｍｅ． ｙ ｔｍ ｉｈ ｐ ｏ ｉｅ ｒ ｆｅ ｔ ｔ ｄ ｆｒ ｓ ｓｅ ｗｉ ｎ ｎ ｌｎ ａ ｒ ｍｅｅ ｓ ｉ ｅ ｌ ｔ ｖ ｈ ｉ
Ｓ ｕ ｙ ｏ ｎ ｒ ｌ ｒ ｔ ｇ ｆＮｅ ｖ － ｅｗｏ ｋ Ｆ ｚ ｙ ｔ ｄ ｎ Ｃｏ ｔ ａ ｅ ｙ ｏ ｒ ｅ ｎ ｔ ｒ ｕ ｚ ｏ Ｓｔ
Ｃｏ ｔｏｌ ｏ ｅ ｕ ｎ ｙ ｃ ｖ ｒｉｇ Ｓｐ ｅ —ｅ ｌｔ ｇ Ｓｙ ｔ ｍ ｎ ｒ ｌ ｆ ｒＦｒ ｑ ｅ ｃ － ｏｎ ｅ ｔ ｅ ｄ ｒ ｇｕａ ｉ ｓ ｅ ｅｒ ｎ ｎ
本 系统 取Ｌ＝ 定 义 神 经 网络 的 初 始 结 构 为 ３，
・
２・
煤
矿
机 电
２ １ 年第 ２ ０１ 期
０ ６ 上 的随机 值 ， ．］ 分别 取 为 ０ ０ １和 ０ ０ ， ．０ ． １ 收敛 阈
值 取为 ０ ０ ０６ 训练 次 数 和 分别 取 为 １０和 ．０ ， ０
Ｄ， （ ＞Ｄ ＞０ 定 义 为 两 个 给 定 的 衰减 率 阈 ， ，Ｄ Ｄ ， ）
值， 分别 用来 表示 最 快 和最 慢 的 衰减 率 ， ＞０为 给
定 Ｅ的收敛 阈值 ， 定义 为训 练次数 。

5.1.2 人工神经元模型
激发函数 f (•) 又称为变换函数，它决定神经 元（节点）的输出。该输出取决于其输入之和大 于或小于内部阈值 i 。函数f (•) 一般具有非线性特 性。下图表示了几种常见的激发函数。 1. 阈值型函数（见图（a），（b）） 2. 饱和型函数（见图（c）） 3. 双曲函数（见图（d）） 4. S型函数（见（e）） 5. 高斯函数（见图（f））
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篮球比赛是根据运动队在规定的比赛 时间里 得分多 少来决 定胜负 的，因 此，篮 球比赛 的计时 计分系 统是一 种得分 类型的 系统
5.2 前向神经网络
5.2.1 感知器网络 感知器是一个具有单层神经元的神经网络，
并由线性阈值元件组成，是最简单的前向网 络。它主要用于模式分类，单层的感知器网 络结构如下图所示。
5.1.1 生物神经元模型
从生物控制论的观点来看，神经元作为控 制和信息处理的基本单元，具有下列一些重要 的功能与特性：
时空整合功能 兴奋与抑制状态 脉冲与电位转换 神经纤维传导速度 突触延时和不应期 学习、遗忘和疲劳
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篮球比赛是根据运动队在规定的比赛 时间里 得分多 少来决 定胜负 的，因 此，篮 球比赛 的计时 计分系 统是一 种得分 类型的 系统
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推荐课后阅读资料
Simon Haykin.神经网络的综合基础(第 2版). 清华大学出版社,2019
Martin T.Hagan.神经网络设计.机械工 业出版社,2019
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篮球比赛是根据运动队在规定的比赛 时间里 得分多 少来决 定胜负 的，因 此，篮 球比赛 的计时 计分系 统是一 种得分 类型的 系统

《信号与系统教案》PPT课件第一章：信号与系统概述1.1 信号的概念与分类信号的定义信号的分类：连续信号、离散信号、随机信号等1.2 系统的概念与分类系统的定义系统的分类：线性系统、非线性系统、时不变系统、时变系统等1.3 信号与系统的研究方法解析法数值法图形法第二章：连续信号及其运算2.1 连续信号的基本性质连续信号的定义与图形连续信号的周期性、奇偶性、能量与功率等性质2.2 连续信号的运算叠加运算卷积运算2.3 连续信号的变换傅里叶变换拉普拉斯变换Z变换第三章：离散信号及其运算3.1 离散信号的基本性质离散信号的定义与图形离散信号的周期性、奇偶性、能量与功率等性质3.2 离散信号的运算叠加运算卷积运算3.3 离散信号的变换离散时间傅里叶变换离散时间拉普拉斯变换离散时间Z变换第四章：线性时不变系统的特性4.1 线性时不变系统的定义与性质线性时不变系统的定义线性时不变系统的性质：叠加原理、时不变性等4.2 线性时不变系统的转移函数转移函数的定义与性质转移函数的绘制方法4.3 线性时不变系统的响应输入信号与系统响应的关系系统的稳态响应与瞬态响应第五章：信号与系统的应用5.1 信号处理的应用信号滤波信号采样与恢复5.2 系统控制的应用线性系统的控制原理PID控制器的设计与应用5.3 通信系统的应用模拟通信系统数字通信系统第六章：傅里叶级数6.1 傅里叶级数的概念傅里叶级数的定义傅里叶级数的使用条件6.2 傅里叶级数的展开周期信号的傅里叶级数展开非周期信号的傅里叶级数展开6.3 傅里叶级数的应用周期信号分析信号的频谱分析第七章：傅里叶变换7.1 傅里叶变换的概念傅里叶变换的定义傅里叶变换的性质7.2 傅里叶变换的运算傅里叶变换的计算方法傅里叶变换的逆变换7.3 傅里叶变换的应用信号分析与处理图像处理第八章：拉普拉斯变换8.1 拉普拉斯变换的概念拉普拉斯变换的定义拉普拉斯变换的性质8.2 拉普拉斯变换的运算拉普拉斯变换的计算方法拉普拉斯变换的逆变换8.3 拉普拉斯变换的应用控制系统分析信号的滤波与去噪第九章：Z变换9.1 Z变换的概念Z变换的定义Z变换的性质9.2 Z变换的运算Z变换的计算方法Z变换的逆变换9.3 Z变换的应用数字信号处理通信系统分析第十章：现代信号处理技术10.1 数字信号处理的概念数字信号处理的定义数字信号处理的特点10.2 现代信号处理技术快速傅里叶变换（FFT）数字滤波器设计数字信号处理的应用第十一章：随机信号与噪声11.1 随机信号的概念随机信号的定义随机信号的分类：窄带信号、宽带信号等11.2 随机信号的统计特性均值、方差、相关函数等随机信号的功率谱11.3 噪声的概念与分类噪声的定义噪声的分类：白噪声、带噪声等第十二章：线性系统理论12.1 线性系统的状态空间描述状态空间模型的定义与组成线性系统的性质与方程12.2 线性系统的传递函数传递函数的定义与性质传递函数的绘制方法12.3 线性系统的稳定性分析系统稳定性的定义与条件劳斯-赫尔维茨准则第十三章：非线性系统13.1 非线性系统的基本概念非线性系统的定义与特点非线性系统的分类13.2 非线性系统的数学模型非线性微分方程与差分方程非线性系统的相平面分析13.3 非线性系统的分析方法描述法映射法相平面法第十四章：现代控制系统14.1 现代控制系统的基本概念现代控制系统的定义与特点现代控制系统的设计方法14.2 模糊控制系统模糊控制系统的定义与原理模糊控制系统的结构与设计14.3 神经网络控制系统神经网络控制系统的定义与原理神经网络控制系统的结构与设计第十五章：信号与系统的实验与实践15.1 信号与系统的实验设备与原理信号发生器与接收器信号处理实验装置15.2 信号与系统的实验项目信号的采样与恢复实验信号滤波实验信号分析与处理实验15.3 信号与系统的实践应用通信系统的设计与实现控制系统的设计与实现重点和难点解析信号与系统的基本概念：理解信号与系统的定义、分类及其研究方法。

《现代控制理论》教案大纲第一章：绪论1.1 课程背景与意义1.2 控制系统的基本概念1.3 控制理论的发展历程1.4 教学内容与目标第二章：线性控制系统的基本理论2.1 数学基础2.1.1 向量与矩阵2.1.2 复数与复矩阵2.1.3 拉普拉斯变换与Z变换2.2 线性微分方程2.3 线性差分方程2.4 线性系统的状态空间描述2.5 线性系统的传递函数2.6 小结第三章：线性控制系统的稳定性分析3.1 系统稳定性的概念3.2 劳斯-赫尔维茨稳定性判据3.3 奈奎斯特稳定性判据3.4 李雅普诺夫稳定性理论3.5 小结第四章：线性控制系统的性能分析与设计4.1 性能指标4.1.1 稳态性能4.1.2 动态性能4.2 控制器设计方法4.2.1 比例积分微分（PID）控制器4.2.2 状态反馈控制器4.2.3 观测器设计4.3 小结第五章：非线性控制系统理论5.1 非线性系统的基本概念5.2 非线性方程与非线性微分方程5.3 非线性系统的状态空间描述5.4 非线性系统的稳定性分析5.5 小结第六章：非线性控制系统的性能分析与设计6.1 非线性性能指标6.2 非线性控制器设计方法6.2.1 反馈线性化方法6.2.2 滑模控制方法6.2.3 神经网络控制方法6.3 小结第七章：鲁棒控制理论7.1 鲁棒控制的概念与意义7.2 鲁棒控制的设计方法7.2.1 定义1-范数方法7.2.2 H∞控制方法7.2.3 μ-综合方法7.3 小结第八章：自适应控制理论8.1 自适应控制的概念与意义8.2 自适应控制的设计方法8.2.1 模型参考自适应控制8.2.2 适应律与自适应律8.2.3 自适应控制器的设计步骤8.3 小结第九章：现代控制理论在工程应用中的案例分析9.1 工业过程控制中的应用9.2 控制中的应用9.3 航空航天领域的应用9.4 小结第十章：总结与展望10.1 现代控制理论的主要成果与贡献10.2 现代控制理论的发展趋势10.3 面向未来的控制挑战与机遇10.4 小结重点和难点解析重点环节一：第二章中向量与矩阵、复数与复矩阵、拉普拉斯变换与Z变换的数学基础。

神经网络技术在自动化控制中的应用随着科学技术的发展，神经网络技术在各个领域的应用越来越广泛，尤其在自动化控制领域中，神经网络技术的应用有着广泛的应用前景。

神经网络技术，指的是一种能够自我学习的软件系统，它可以模仿人脑神经元相互联接的方式来进行数据处理和知识学习。

在自动化控制中应用神经网络技术，可以实现对一些复杂、非线性、不确定性很高的系统进行智能化控制和优化，当传统的控制方法难以达到预期效果时，神经网络技术可以显现出它在优化和控制方面的优势。

具体在哪些方面可以使用神经网络技术呢？1、传感器信号处理神经网络技术可以用于对传感器信号进行处理。

例如，在太阳能电池板的实时监测中，可以使用神经网络技术对硅太阳能电池板的输入功率、输出功率、电压和电流等数据进行处理，以解决传感器信号噪声和变异性的问题，进而提高太阳能电池板的性能和输出效率。

另外，也可以利用神经网络技术对流量传感器和温度传感器等进行信号处理，以提高设备的执行效率和准确性。

2、控制系统的优化多数控制系统是复杂的，系统本身就会存在内在的不确定性，如果通过传统控制方式对它进行控制，往往会遇到很多难以克服的因素，而引入神经网络技术，可以很好地在自适应、非线性、优化控制、迁移学习和计算智能等方面取得良好的效果。

例如，在光伏电站中，神经网络技术可以通过机器学习的方法训练得到最优的光伏输出功率，同时可以采用基于神经网络的多目标优化控制策略，以使光伏电站的输出功率最大化，从而提高发电效率。

再比如，神经网络技术可以通过自适应的控制来控制机器人的运动轨迹，以让机器人在环境变化的情况下仍能保持平稳的控制，并且可以自我调整，保证了系统的稳定性和灵活性。

3、自适应控制神经网络技术除了可以优化控制系统之外，还可以应用在自适应控制的领域。

这里的自适应控制指的是根据被控对象状态的变化，能够实时自我调整控制器的参数，从而达到优化控制的效果。

例如，汽车行驶过程中的自适应巡航控制系统。

基于BP神经网络的PID控制系统设计摘要本文主要研究一个基于神经网络的自适应PID控制系统的设计方法，利用BP神经网络对被控对象进行在线辨识和控制。

基于BP神经网络学习算法设计出两个神经网络模型：一个利用神经网络（NNM）对非线性映射的逼近能力，对被控对象进行辨识，另一个构成具有PID结构的控制器（NNC）。

通过神经网络NNM的在线学习和修正，产生对被控对象输出的预测作用，然后由网络NNC实施控制作用，从而实现对辨识对象的PID控制。

在利用神经网络对系统进行辨识时，选用白噪声信号作为系统的输入信号，以提高系统的辨识精度；另外，为了得到神经网络控制器的初始化权值，本文在自整定过程中采用常规PID控制器整定方法之一的稳定边界法。

在设计过程中运用MATLAB语言工具箱进行编程，并通过SIMULINK动态仿真工具对一阶非线性对象进行了仿真。

仿真结果表明了利用神经网络对系统进行辨识的有效性，并用经辨识所得到的输出值取代系统的实际输出值，利用神经网络NNC对系统进行控制，获得了满意的控制效果。

关键词：神经网络，BP学习算法，自适应，参数优化，辨识1 综述PID调节器从问世至今已历经了半个多世纪，在这几十年中，人们为它的发展和推广做出了巨大的努力，使之成为工业过程控制中主要的和可靠的技术工具。

近几十年来，现代控制理论迅速发展，出现了许多先进的控制算法，但到目前为止，即使在微处理技术迅速发展的今天，过程控制中大部分控制规律都未能离开PID，这充分说明PID控制仍具有很强的生命力。

过程工业控制中实际应用最多的仍是常规的PID控制算法，这是因为PID控制具有结构简单、容易实现、控制效果好和鲁棒性强等特点，且PID算法原理简明，参数物理意义明确，理论分析体系完整，为广大控制工程师所熟悉。

但在生产现场往往由于参数整定不好而使PID控制器控制效果欠佳，整定的好坏不但会影响到控制质量，而且还会影响到控制器的性能。

PID控制中一个至关重要的问题，就是控制器三参数(比例系数、积分时间、微分时间)的整定。

(3) 单元的输出函数
yi (t) fi (Ii (t))
该 输 出 函 数 将 当 前 激 活 值 Ii(t) 映 射成一个输出信号。
(4) 单元之间连接模式 通常情况下认为，每个单元都向
它的连接单元提供了一个可加入性输 入。因此，一个单元的总输入就是与 它输入连接的各单元的输出加权和， 只要确定了系统的各连接的权值，就 能表示出整个连接模式
5.2.1 神经网络的基本原理
(1) 处理单元 任何一种神经网络都是以一组基
本处理单元为基础构造出来的。神经 网络根据处理单元的不同处理功能， 将处理单元分成输入单元、隐藏单元 和输出单元。
(2) 单元集合的激活状态 系统在t时刻的状态用一个N维实
矢量I(t)表示，又称为处理单元集上的 激 活 模 式 。 每 一 分 量 Ii(t) 表 示 对 应 单 元在t时刻的激活值。系统处理过程实 际上就是单元集上的激活模式随时间 变化的过程。
wij :表示从神经元j到i的连接权值
i :阈值
f () :激发函数或作用函数
常用的激活函数有如下几种：
（1）阈值型函数
f(x)
1, x 0
1
f (x) 0, x 0
0
sgn(x)
f
(x)
1, -1,
x0 x0
f(x) 1
0 -1
（2）饱和型函数
1,
f (x) kx,
-1,
x 1 k
若总结点（神经元）数为N，则每个 节点有N个输入和一个输出，即所有 节点都是一样的，它们之间都可以相 互连接。 Hopfield 神 经 网 络 是 典 型 的 反 馈 型 网 络。
反馈型神经网络
5.2.4 神经网络的学习方法