基于MATLAB/Simulink/dSPACE的快速原型平台与CMAC神经网络控制研究

"人工智能-快速原型化平台构建及CMAC神经网络控制算法的研究" 这篇硕士学位论文主要探讨了在人工智能领域中，如何构建一个快速原型化平台以及应用CMAC(Cerebellar Model Articulation Controller)神经网络控制算法进行系统控制。作者张琦在导师毕效辉的指导下，专注于控制理论与控制工程的专业研究。 快速原型化平台是控制系统研发的关键工具，它允许将实际的控制对象或外部环境融入闭环控制回路中，以便测试和优化控制算法。该平台基于MATLAB/Simulink/RTW软件环境，并利用dSPACE的DS1104主处理器板作为实时硬件基础，可以连接多个控制对象，提高了复杂控制算法研究和产品化的效率。 论文中详细介绍了平台的构建过程，包括设计图形用户界面（GUI）和控制原型的仪表界面，以及开发专用的多功能接口装置，使控制器的输出能够直接驱动被控设备，同时通过dSPACE的ControlDesk软件实现对控制算法实时运行的监控、参数在线调整和实时数据捕获与保存。 此外，论文还基于AE2000过程系统的非线性数学模型，设计了一个结合了CMAC神经网络和PID控制的Simulink模型。CMAC神经网络以其并行处理能力，擅长处理非线性和时变问题，而PID控制器则提供了一种经典的、易于调整的控制策略。在快速原型化平台上进行的仿真结果显示，这种结合控制策略取得了良好的效果。 关键词：快速原型化、dSPACE接口电路、CMAC神经网络，强调了研究的核心技术和工具。 整体来看，这篇论文深入研究了人工智能在控制工程中的应用，特别是在快速原型化平台上的CMAC神经网络控制算法，对于理解人工智能在实时控制系统中的作用以及如何设计和优化控制策略具有重要意义。