基于神经网络的伺服控制器设计与交通控制应用

"黄小原和李宝家在2000年9月的《控制与决策》期刊第15卷第5期上发表了一篇名为‘神经伺服控制器及其应用’的文章，探讨了一种新的神经网络伺服控制器设计。该控制器利用反向传播（BP）网络构建神经网络模型，并通过梯度下降算法创建优化器，目的是实现状态和控制设定变量的同时跟踪。文章通过环城高速公路交通问题的仿真实验验证了该控制器的有效性。" 本文的核心知识点包括： 1. 神经网络：神经网络是模拟人脑神经元工作原理的数学模型，用于处理复杂问题的建模和学习。在本研究中，神经网络被用来建立伺服控制器的模型，通过反向传播（BP）算法进行训练，调整权重以减少网络输出与实际系统输出之间的误差。 2. 伺服控制器：伺服控制器是一种能够精确控制系统状态的装置，它可以根据设定的目标值调整输出，确保系统的稳定性和响应性能。这里的神经伺服控制器通过神经网络实现了对状态和控制变量的同时跟踪。 3. 梯度算法：梯度下降法是一种优化算法，用于寻找函数的最小值，这里用于优化神经网络的权值，使得控制器能更准确地预测和控制系统的动态行为。 4. 高速公路交通控制：这是一个具体的领域应用，文中通过模拟环城高速公路的交通情况来验证神经伺服控制器的效果。在交通控制中，如入口匝道的放行量控制，需要保证交通流量的平稳，避免出现拥堵或安全隐患，神经伺服控制器的引入有助于实现这一目标。 5. 状态跟踪和控制设定跟踪：传统的神经控制器往往只关注状态跟踪，即使系统状态逼近期望值。而本文的创新点在于控制器同时考虑了状态和控制设定的跟踪，这意味着它可以适应多目标的控制任务，如同时调整交通流量和保持道路安全。 6. 神经网络控制理论与应用：自20世纪90年代以来，神经网络在控制领域的应用已经取得了显著进步，但关于神经伺服控制器的深入研究相对较少，尤其是针对控制变量跟踪的问题。这项工作填补了这一研究空白，为神经控制在实际问题中的应用提供了新思路。 7. 科研背景：该研究是由辽宁省自然科学基金资助的项目，展示了神经网络技术在解决实际工程问题（如交通控制）中的潜力，也反映了当时学术界对智能控制技术的关注和投入。 这篇论文为神经网络在伺服控制中的应用提供了新的视角，尤其是在交通管理系统中的潜在应用，对于理解神经网络控制器的设计和优化方法，以及如何将这些技术应用于实际的交通控制问题具有重要的理论和实践价值。