神经网络控制：理论与应用探索

"指标函数为-matlab智能控制课件及程序刘金琨-第9章" 本资源主要探讨了神经网络在控制领域的应用，特别是基于MATLAB的智能控制方法。第9章“神经网络控制”深入讲解了神经网络在控制系统中的优势以及其在不同方面的应用。神经网络因其强大的非线性映射能力和自学习特性，被广泛用于处理复杂对象的控制问题。 首先，神经网络作为一种非线性动力系统，具备自学习和强大的映射能力，能有效处理难以用传统模型或规则描述的对象。其并行分布式处理方式使得它在容错性和非线性控制方面表现出色。此外，神经网络能够同时处理多种类型输入，减少互补性和冗余性问题，并且随着硬件技术的发展，神经网络的硬件实现也变得更加可行。 在实际应用中，神经网络控制主要体现在以下几个方面： 1. 系统辨识：神经网络可用于估计已知模型结构的参数，或者构建线性、非线性系统的静态、动态、逆动态及预测模型。 2. 神经网络控制器：神经网络作为控制器，能够有效控制不确定或未知系统，以达成期望的动态和静态性能。 3. 结合其他算法：神经网络与专家系统、模糊逻辑、遗传算法等结合，形成新型控制器，增强控制性能。 4. 优化计算：神经网络可以用于解决常规控制设计中的约束优化问题。 5. 故障诊断：通过神经网络的逼近特性，实现对控制系统故障的模式识别和诊断。 在理论研究中，神经网络控制面临的挑战主要包括神经网络的稳定性、收敛性，实时性学习算法，以及控制器和辨识器的模型与结构设计。神经网络控制器分为两类：神经控制和混合神经网络控制。前者是独立的智能控制系统，后者则是利用神经网络优化传统控制策略。 本课程资料可能包含MATLAB编程实例，用于演示如何实现上述神经网络控制理论。通过学习这些内容，学生和研究人员将能够掌握如何在MATLAB环境中构建和应用神经网络控制器，解决实际控制问题。