神经网络控制理论与应用

"神经网络控制是智能控制领域的一个重要分支，它主要研究如何利用神经网络的理论和技术来解决非线性、不确定和不确知系统的控制问题。《神经网络控制》一书深入探讨了人工神经网络的基础理论，包括神经网络在动态系统建模、逆模型构建以及辨识中的应用，并介绍了多种神经网络控制结构的设计方法。同时，书中还涵盖了遗传算法的基本原理，以及如何将其应用于系统辨识和神经网络控制问题的优化。这本书适合于自动控制、信息处理、工业自动化、模式识别与智能控制等相关专业的本科生、研究生学习，同时也对相关领域的工程技术人员具有指导价值。" 神经网络控制的核心概念包括： 1. **神经计算基础**：神经网络模仿生物神经元的工作机制，通过大量简单单元（神经元）的连接形成复杂的信息处理网络。这些神经元之间通过权重进行信息传递，能够进行非线性映射和学习。 2. **神经网络模型**：主要包括前馈网络、反馈网络、递归网络、自组织网络等，它们分别用于不同类型的系统建模和控制任务。例如，前馈网络常用于预测和分类，而反馈网络则适用于动态系统的模拟。 3. **神经控制**：基于神经网络的控制系统，能够处理非线性、时变和不确定性，通过学习和适应能力调整其内部参数以达到控制目标。神经网络控制可以分为直接控制和间接控制，前者利用神经网络直接生成控制信号，后者通过神经网络建立系统模型或逆模型来实现控制。 4. **动态系统模型与逆模型**：神经网络可用于建立系统的动态模型，通过对输入和输出数据的学习，神经网络可以逼近系统的动态特性。逆模型则是根据系统正向模型构建的，用于生成使系统达到期望行为的控制输入。 5. **系统辨识**：神经网络在系统辨识中的应用，通过学习输入和输出数据来估计系统参数，从而获得系统的数学模型。 6. **遗传算法**：作为一种全局优化工具，遗传算法受到生物进化过程的启发，通过种群的迭代和选择、交叉、变异等操作寻找问题的最优解。在神经网络控制中，遗传算法可以用于寻优神经网络的权重和结构，提高控制性能。 7. **应用领域**：神经网络控制广泛应用于线性与非线性控制、智能控制、模糊控制、数值计算、小波分析、有限元问题、电机控制、电力系统、机器人路径优化和控制、图像处理、信号处理、语音信号处理、电子通信等多个领域。 8. **智能优化算法**：除了神经网络，还包括粒子群算法、模拟退火算法等，这些算法能够解决复杂的优化问题，尤其适用于传统方法难以求解的高维、多约束问题。 9. **技术支持**：精通MATLAB、GUI、SIMULINK、C++、VC++等编程语言，可以为上述各个领域的实际问题提供编程解决方案。 神经网络控制结合了神经网络的自学能力和遗传算法的全局搜索能力，为解决复杂控制问题提供了强大工具。无论是学术研究还是工业应用，理解并掌握这些关键技术都对提升控制系统的性能至关重要。