神经网络在控制系统中的应用

"计算机神经网络控制系统.ppt" 神经网络控制系统是一种结合了神经网络理论的现代控制策略，它利用神经网络强大的非线性映射能力来处理复杂和不确定性的控制问题。神经网络控制理论起源于20世纪40年代，经历了初期探索、低潮期和80年代的复兴，逐渐发展出多种控制结构。相比于传统的基于模型的控制方法，如PID控制或基于数学模型的设计，以及模糊控制，神经网络控制不依赖于显式表达的知识，而是通过学习和适应来实现控制。 传统的控制方式通常基于被控对象的数学模型，而神经网络控制则更侧重于数据驱动。在神经网络控制系统中，神经网络作为控制器或者辨识器，通过调整其内部的连接权重，以逼近系统中非线性的输入-输出关系。这种逼近能力使得神经网络能适应各种非线性、时变和不确定性因素。 如图3-1所示，神经网络控制系统通常包含一个反馈机制，神经网络替代传统控制器，接收系统输出误差和状态信息，然后生成合适的控制输入。神经网络的工作原理可以简化为一个输入输出映射关系，通过学习过程调整权重以最小化实际输出与期望输出之间的误差。 具体来说，假设被控对象的输入\( u \)和输出\( y \)之间存在非线性函数关系\( g(u) \)，控制目标是找到一个最佳输入\( u \)，使得\( y = y_d \)（期望输出）。神经网络作为一个函数变换器\( f(u) \)，可以近似地学习到\( g^{-1}(u) \)。通过不断调整网络权重，神经网络能够学习到使\( y = y_d \)的输入输出映射，即\( f(u) = g^{-1}(u) \)。 在实际应用中，由于被控对象的复杂性和不确定性，非线性函数\( g(u) \)往往难以精确建模。这时，神经网络通过误差反向传播算法或其他学习策略，根据实际输出\( y \)与期望输出\( y_d \)的差异来更新权重，以达到控制目的。 神经网络控制的优势在于它能自我学习和适应，不需要预先知道系统的精确动态模型。此外，神经网络还具有并行处理、容错能力和自组织能力，这使得它在处理实时控制、自适应控制和优化控制等问题时展现出巨大的潜力。然而，神经网络控制也面临挑战，如训练时间、过拟合、收敛性以及权重初始化等问题，需要通过优化算法和设计策略来解决。 计算机神经网络控制系统是现代控制理论的一个重要分支，它利用神经网络的特性解决了传统控制方法难以应对的复杂控制问题，为自动化、机器人、航空航天等领域提供了新的解决方案。