神经网络控制详解：优势与应用

"神经网络控制技术的讲解，包括其优势、应用领域以及研究重点，结合MATLAB环境下的智能控制课件和程序，由刘金琨教授讲解第9章内容。" 在神经网络控制领域，神经网络因其独特的特性和功能，已经成为解决复杂控制问题的有效工具。第9章详细介绍了神经网络在控制中的应用及其优越性。首先，神经网络是高度非线性的连续时间动力系统，拥有自我学习和映射非线性系统的能力，这使得它在难以建模或规则描述的系统中表现出色。其次，神经网络的并行处理能力、冗余性、容错性以及自我组织、自我学习和适应性，使其在面对挑战性控制问题时展现出强大的潜力。 神经网络控制的优势主要体现在以下几个方面： 1. 处理非模型或规则描述的对象：神经网络能通过学习来理解和处理复杂的系统行为，无需事先知道精确的数学模型。 2. 并行分布式信息处理：这种处理方式提高了系统的效率和鲁棒性，即使部分神经元失效，整体系统仍能正常工作。 3. 非线性映射：神经网络可以实现任意非线性关系的映射，非常适合非线性控制系统的建模和控制。 4. 强大的信息综合能力：神经网络可以同时处理多种类型输入，解决输入间的互补性和冗余性问题。 5. 硬件实现便利：随着大规模集成电路技术的发展，神经网络在硬件层面的实现变得更加可行，拓宽了其在控制领域的应用。 神经网络控制的应用进展主要包括： 1. 系统辨识：利用神经网络估计模型参数或构建线性、非线性系统的模型。 2. 控制器设计：神经网络作为控制器，能有效控制不确定或未知系统，实现期望的动态性能。 3. 结合其他算法：与专家系统、模糊逻辑、遗传算法等结合，形成新型智能控制器。 4. 优化计算：在控制系统设计中，神经网络为解决约束优化问题提供了新方法。 5. 故障诊断：神经网络的逼近特性有助于识别并诊断控制系统中的故障。 然而，神经网络控制也面临着一些关键问题，如： 1. 稳定性与收敛性：确保神经网络及其控制系统的稳定性和训练过程的收敛性是基础性的研究课题。 2. 实时性：神经网络学习算法需满足实时控制需求，这对算法效率提出了高要求。 3. 模型与结构：神经网络控制器和辨识器的设计需要明确的模型和结构。 4. 混合神经网络控制：如何有效地将神经网络融入传统控制策略，提升控制性能。 刘金琨教授的MATLAB智能控制课件和程序可能涵盖了这些概念，并提供实际操作示例，帮助学习者深入理解和应用神经网络控制技术。通过这样的学习资源，学生可以更好地掌握神经网络的权重调整过程，以及其他相关的控制理论和算法。