Simulink中的神经网络控制：NN模型预测、反馈线性化和模型参考控制

"该资源主要介绍了如何在Simulink环境中应用神经网络进行控制系统的构建，提到了三种具体的神经网络控制结构，并详细阐述了Simulink中神经网络模块的设置和使用方法，包括传输函数模块库、网络输入模块库、权值模块库和控制系统模块库。" 在这篇文章中，我们关注的是基于Simulink的神经网络控制系统的实现。Simulink是MATLAB的一个扩展，它提供了一个可视化平台来构建、模拟和分析动态系统。神经网络因其强大的非线性建模能力，在控制系统中有广泛的应用。 首先，文章提到了三种神经网络控制结构： 1. 神经网络模型预测控制（NN Predictive Controller）：这种控制器利用神经网络预测未来系统的状态，从而制定出最优的控制策略。模型预测控制结合了模型的预测能力和神经网络的非线性映射能力，提高了控制性能。 2. 反馈线性化控制（NARMA-L2 Controller）：NARMA（Nonlinear AutoRegressive Moving Average）模型是一种常用于评估控制系统性能的非线性模型。NARMA-L2控制器是将NARMA模型与L2范数最小化相结合，以达到对非线性系统的控制目标。 3. 模型参考控制（Model Reference Controller）：在这种控制策略中，神经网络被用来学习和跟踪参考模型的行为，以使实际系统的行为尽可能接近理想的参考模型。 然后，文章深入到Simulink中神经网络模块的使用： - **传输函数模块库 (Transfer Functions)**：这些模块负责处理神经网络的激活函数，将输入向量转化为输出向量。激活函数是神经网络的核心部分，决定了网络的非线性特性。 - **网络输入模块库 (NetInputFunctions)**：这些模块计算网络的输入，它们可以处理加权输入向量、层输出向量和偏置向量，形成神经元的总输入。 - **权值模块库 (WeightFunctions)**：这些模块用于处理神经元之间的连接权重，与输入向量相乘以计算加权输入值。权重是神经网络学习过程中调整的关键参数。 - **控制系统模块库 (ControlSystems)**：此库包含的模块专门用于集成神经网络到更广泛的控制系统中，例如PID控制器或其他经典控制理论的组件。 在Simulink中，设计神经网络控制系统时，用户可以利用这些模块灵活构建网络架构，并通过设置参数和训练数据来调整网络行为。此外，由于Simulink支持实时仿真和硬件在环测试，因此，设计出的神经网络控制系统可以直接应用于实际设备，进行验证和优化。 Simulink为神经网络在控制领域的应用提供了强大而直观的工具，使得非线性控制问题的解决变得更加便捷和高效。通过对各种模块的组合和配置，工程师可以设计出满足特定需求的复杂神经网络控制系统。