Simulink中构建神经网络控制系统详解

"这篇文档是关于如何在Simulink环境下构建神经网络的教程，适合初学者。文中详细介绍了Simulink神经网络模块的使用，包括传输函数、网络输入、权值和控制系统等四个主要模块库，帮助理解神经网络在控制系统中的应用。" 在Simulink中实现神经网络控制系统，主要涉及以下几个核心知识点： 1. **Simulink的神经网络模块**：神经网络工具箱提供了专门用于Simulink的模块，使得在Simulink中构建神经网络变得直观和简便。此外，已有的MATLAB网络可以通过`gensim()`函数转换成Simulink模块。 2. **模块设置**：Simulink的NeuralNetworkBlockset包含四个模块库，分别是： - **传输函数模块库(TransferFunctions)**：此库包含的模块用于处理网络输入向量，生成输出向量，输出向量的大小与输入向量相同，可实现不同的激活函数，如Sigmoid、ReLU等。 - **网络输入模块库(NetInputFunctions)**：这些模块用于计算加权输入向量和偏置，产生网络输入，可以处理多个输入并进行加权求和。 - **权值模块库(WeightFunctions)**：这些模块接收神经元的权值向量和输入向量，计算加权输入，通常与网络的前向传播过程相关。 - **控制系统模块库(ControlSystems)**：这一库中的模块专门用于神经网络在控制系统中的应用，如PID控制器的集成或神经网络控制器的设计。 3. **模块库操作**：在Simulink环境中，用户可以通过右键点击NeuralNetworkBlockset节点来访问这些模块库，双击图标即可打开对应库的详细内容。 4. **向量要求**：Simulink中的信号通常以列向量形式存在，因此权值向量需要定义为列向量，以保持信号处理的一致性。 5. **实例分析**：文档中可能包含实例分析部分，这部分内容会具体展示如何利用上述模块库搭建神经网络模型，以及如何在实际控制系统中应用神经网络。 6. **学习价值**：对于初学者来说，这篇教程详细且易于理解，有助于快速掌握在Simulink中构建和应用神经网络的基础知识。 通过这篇教程，读者将能够了解Simulink中的神经网络构建流程，以及如何利用不同模块库实现神经网络的各类功能，为进一步研究神经网络在控制系统中的应用打下基础。