Simulink中神经网络控制器的训练与辨识

"本资源主要介绍如何在Simulink环境中使用神经网络进行控制器的训练。在Simulink中，神经网络被应用于控制系统的设计，通过神经网络模块库来构建和训练控制器。" 在Simulink中设计神经网络控制系统，首先需要熟悉神经网络工具箱提供的模块。这些模块可以在Simulink中构建神经网络，对于已经在MATLAB工作空间创建的网络，可以通过gensim()函数生成对应的Simulink模型。具体来说，神经网络模块集包括以下四个关键的模块库： 1. **传输函数模块库(TransferFunctions)**：提供多种传输函数模块，用于处理输入向量并产生相应的输出向量，两者具有相同的组数。 2. **网络输入模块库(NetInputFunctions)**：这些模块接收加权输入向量、层输出向量和偏置向量，并返回网络输入向量。 3. **权值模块库(WeightFunctions)**：这些模块处理神经元的权值向量，与输入向量或层输出向量进行运算，计算神经元的加权输入。 4. **控制系统模块库(ControlSystems)**：专门用于控制系统设计的模块，它们与前面的模块结合，构建出能够处理动态反馈的控制器。 在控制器神经网络的辨识（训练）过程中，首先通过在模型参考控制窗口中点击【Generate Training Data】生成训练数据，这通常是一系列随机阶跃信号。然后，使用【Train Controller】按钮对控制器进行训练。控制器的训练相比系统模型训练更为复杂和耗时，因为它涉及到动态反馈算法的应用，这需要控制器能够根据系统的实时反馈进行调整，以达到期望的控制性能。 训练过程中，神经网络的权重和结构会不断优化，以最小化预测输出与实际输出之间的误差。这种训练过程是迭代的，直到网络的性能满足预设的收敛条件或者达到预定的训练步数。此外，为了提高训练效率和避免过拟合，可能还需要调整学习率、动量因子等训练参数，或者采用早停策略等技术。 Simulink结合神经网络工具箱为用户提供了强大的环境来设计和训练控制器神经网络。通过合理选用和配置不同的模块，可以构建出适应复杂动态系统的智能控制器。同时，理解并熟练掌握各个模块的功能和训练过程是成功应用的关键。