"MATLAB Simulink基于神经网络控制系统教程PPT：理论与应用"

神经网络控制系统是将神经网络应用于控制系统中，作为控制器或辨识器的一种技术。神经网络控制经历了三个发展阶段：发展初期、研究低潮期和突破性进展期。 传统的基于模型的控制方式和模糊控制都具有显式表达知识的特点，而神经网络则不擅长显式表达知识。但是神经网络具有强大的非线性映射能力，能够逼近非线性函数。因此，将神经网络用于控制系统可以充分利用其逼近非线性函数的能力。 神经网络控制系统的目标是通过确定适当的控制量输入，使得系统获得期望的输出特性。在具体实施中，可以基于Simulink构建三种典型的神经网络控制系统。这些系统可以用于不同的应用领域，例如机电一体化控制系统、智能交通系统和智能机器人系统等。 神经网络控制系统的实现主要包括以下几个步骤： 1. 确定控制目标和系统要求：明确控制系统的目标和所需的性能指标。 2. 数据采集和预处理：获取系统输入和输出的数据，并进行预处理，例如去噪、滤波等。 3. 网络结构设计：选择适当的神经网络结构，如多层感知器、径向基函数网络等，并确定网络的拓扑结构和参数设置。 4. 训练网络：使用已采集的数据集对神经网络进行训练，不断调整网络参数以提高其性能和逼近能力。 5. 控制器设计和实施：根据训练好的神经网络，设计控制器并将其实施到控制系统中，实现期望的控制效果。 6. 系统调试和性能评估：对神经网络控制系统进行调试和性能评估，优化系统性能并进行必要的调整和改进。 神经网络控制系统在现实生活中得到了广泛的应用。它具有良好的鲁棒性和自适应性，能够应对复杂的非线性系统，并适用于各种实时控制和优化问题。同时，神经网络控制系统也面临一些挑战，如神经网络结构的选择、网络训练的时间复杂度和数据需求等。 总之，神经网络控制系统是一种重要的控制技术，具有广泛的应用前景。通过将神经网络与控制系统相结合，可以实现更好的控制性能和系统适应性，为实现自动化和智能化控制提供了一种有效的方法。