神经网络控制的梯度下降法调整与应用

本章节详细介绍了神经网络控制在MATLAB中的应用，特别是通过梯度下降法调整网络权值的策略。神经网络作为一种复杂的非线性系统，凭借其自学习、自适应和并行处理能力，已在控制系统中展现出显著的优势。以下是主要内容的深入解析： 1. **神经网络概述**： - 神经网络作为非线性动力系统，其自组织和自学习特性使得它们在处理复杂对象控制中极具潜力。 - 神经网络的特性包括并行处理、冗余性、容错性以及非线性映射能力。 2. **神经网络控制的优点**： - 能处理难以建模的系统，如非线性对象。 - 并行分布式处理，提高了系统的鲁棒性。 - 自然适应非线性系统，扩展了控制范围。 - 能整合多种输入类型，处理输入冗余。 - 随着硬件技术进步，神经网络硬件实现变得越来越便捷。 3. **神经网络控制的应用实例**： - 系统辨识：通过神经网络估计模型参数，构建静态和动态模型。 - 控制器设计：用于不确定和未知系统的控制，优化动态和静态特性。 - 算法融合：与专家系统、模糊逻辑、遗传算法等结合，形成新型控制器。 - 优化计算：解决控制设计中的约束优化问题。 - 故障诊断：利用神经网络进行模式识别，实现故障检测。 4. **神经网络控制的关键问题**： - 稳定性和收敛性分析：确保网络在训练和运行时的性能。 - 实时性：神经网络学习算法需要考虑实时处理能力。 - 结构和模型设计：优化神经网络控制器和辨识器的设计。 5. **神经网络控制器分类**： - 独立智能控制：完全依赖神经网络的自主控制系统，如神经控制。 - 混合神经网络控制：将神经网络与传统控制方法结合，提升智能性，如自适应神经网络控制。 总结来说，本章内容涵盖了神经网络在控制领域的基本原理、实际应用和面临的挑战，特别强调了如何利用MATLAB中的梯度下降法调整神经网络权值，以优化控制性能。对于从事智能控制研究或希望深入了解神经网络在实际工程中的运用的人来说，这是非常重要的参考资料。