神经网络结构详解：BP算法在DTC中的应用与实验

本篇教程主要讲解的是神经网络结构在Altium Designer 6.9中的应用，以及在实际系统辨识中的一个具体实例。神经网络作为一种强大的工具，在控制系统中被用来处理复杂的非线性关系。它通过模拟人脑的神经元网络，学习和优化输入与输出之间的映射关系。在这个教程中，重点是图11.9和图11.10所展示的神经网络训练结构，这是一种用于求解一组权值和阈值的方法，以最小化性能指标E(ω)。 图11.9展示了神经网络训练的过程，目标是寻找一组参数，使得误差平方和达到最小，通过BP（Backpropagation，反向传播）算法进行训练。这个过程涉及到500个样本，每个样本代表一个输入输出对，用于调整神经网络内部连接权重，以使预测结果尽可能接近实际状态选择器的输出。神经网络的结构包含38个参数，包括权重和阈值，这些参数是在离线状态下预先设定的，确保了当交流电机参数发生变化时，神经网络无需重新训练，这体现了神经网络的适应性和灵活性。 图11.10则详细展示了神经网络的具体结构，可能包括多层节点，输入层、隐藏层和输出层。在实际应用中，如在3HP交流电机的控制系统中，神经网络被用来替代状态选择器，以控制电机的扭矩和磁通量。然而，实验结果显示虽然神经网络的性能并不完美，但其结果在工程实践中仍可接受，可能是因为BP算法未能找到全局最优解，而是停留在局部最优区域。 此外，文章提到了神经网络模型在辨识中的应用，它是系统建模与辨识领域的一部分，涵盖了多种技术，如线性系统辨识、非线性系统辨识、模糊系统建模等。本书《系统建模与辨识》是一本专门针对高等学校自动化专业教材，介绍了多种建模和辨识方法，包括但不限于神经网络模型，每种方法都有详细的步骤和实例分析，旨在帮助学生和科技工作者更好地理解和应用这些技术。 本教程深入探讨了神经网络在Altium Designer中的实际应用，以及如何将其融入到系统的辨识过程中，强调了其在复杂系统控制中的作用，并揭示了神经网络在特定情况下可能存在的局限性，以及如何通过其他算法如遗传算法来改进。