MagLevNet: Matlab实现磁悬浮系统的神经网络控制模型

资源摘要信息:"离散控制Matlab代码-MagLevNet:磁悬浮系统的神经网络模型" 离散控制和神经网络模型是当前控制领域中重要的研究方向，尤其在模拟复杂系统如磁悬浮系统中表现出色。MagLevNet是该方向的实践应用，通过Matlab代码展示了如何构建和训练一个用于磁悬浮控制的神经网络模型。以下是基于提供的文件信息，对知识点的详细说明： 首先，磁悬浮系统是一种利用电磁力实现悬浮的技术，常用于高速列车、磁悬浮轴承等。在该系统中，磁铁的垂直位置是由流过电磁铁的电流控制的，这通常是一个二阶非线性系统。在控制系统设计中，能够准确模拟和控制这种非线性系统是非常具有挑战性的。 Matlab，作为一款广泛使用的数学软件，提供了强大的数值计算和工程应用工具。Matlab的神经网络工具箱，提供了设计、模拟和分析神经网络的各种功能。MagLevNet项目就是利用Matlab的神经网络工具箱，建立了一个多层感知器（MLP）模型，用于训练和预测磁悬浮系统的行为。 MagLevNet项目的实施过程分为三个阶段： 1. 从系统获取输入输出数据：对于磁悬浮系统，这意味着需要记录不同电流值下的磁铁位置变化。为了使基于数据的模型能够覆盖系统的所有工作范围，必须使用能够激发系统所有频率和幅度的激励信号。文档中提到了使用Amplitude调制Pseudořandom Binary小号层序（AM-PBS）信号，这是一种特殊的伪随机二进制信号，有助于激发系统的线性与非线性特性。 2. 使用此数据训练神经网络（多层感知器）：在收集到足够的输入输出数据后，使用神经网络工具箱中的算法对多层感知器进行训练。训练的目标是让神经网络模型能够准确地映射输入（电流）和输出（磁铁位置）之间的关系。在这个过程中，神经网络会自动调整权重和偏置，以最小化预测输出和实际输出之间的差异。 3. 检查神经网络的性能：模型训练完成后，需要对模型进行测试以评估其性能。这通常包括计算测试数据集上的误差、模型的泛化能力以及可能的过拟合情况。理想情况下，模型应该能够在未见过的数据上提供准确的预测，并能稳定地工作在系统的各种工作条件下。 文档中引用的参考资料包括Beale，MH，MT Hagan，HB Demuth在2010年合著的《神经网络工具箱7：The MathWorks Inc.用户指南》，M. Hagan在2014年编写的《神经网络设计》，以及MT Hagan，HB Demuth和OD Jesus在2002年发表的《介绍神经网络在控制系统中的使用》。这些文献为MagLevNet项目提供了理论基础和实操指南。 最后，标签"系统开源"表明MagLevNet项目是一个开放源代码的项目，用户可以自由下载和修改源代码，这有助于研究者和工程师共同开发更加先进的磁悬浮控制系统。 文件名称列表中的"MagLevNet-master"表明提供的压缩包包含的是MagLevNet项目的主版本或核心代码，用户可以通过获取这一代码包，进一步研究和开发自己的磁悬浮控制系统。