神经网络在非线性动态系统辨识与控制中的应用

"神经网络动态系统的辨识与控制" 在神经网络动态系统的辨识与控制领域，本文深入探讨了如何利用神经网络对非线性动态系统进行有效的建模和控制。神经网络作为一种强大的工具，能有效处理复杂的非线性关系，使其在动态系统分析中具有广泛的应用潜力。文章的核心在于辨识模型和控制策略，特别是动态反向传播和静态反向传播方法在参数调节中的应用，这两种方法对于优化网络性能至关重要。 动态反向传播和静态反向传播是神经网络学习算法的两种不同形式。动态反向传播着重于考虑时间序列数据的影响，允许网络权重随着时间的推移进行连续调整，适合处理时间相关的动态问题。而静态反向传播则在每个训练周期结束后更新权重，适用于静态数据集的训练。在非线性动态系统的控制中，这两种方法可以协同工作，以适应系统参数的变化并确保系统的稳定运行。 文中提到的独特加法器和重复网络结构的内部连接，展示了神经网络内部结构的灵活性和可塑性。这种连接方式有助于网络学习和模拟系统的复杂动态行为。通过将加法器和重复网络结构统一研究，可以构建更通用和适应性强的神经网络模型，以应对各种非线性动态系统的挑战。 仿真结果证明了利用神经网络进行辨识和自适应控制方案的可行性。这种方法不仅涵盖了基本的神经网络概念和定义，还触及了一些关键的学术问题，如非线性系统的稳定性分析和鲁棒性设计。传统的线性系统理论虽然在许多情况下提供了稳定性和设计原则，但对于非线性系统的处理则显得力不从心。因此，神经网络的引入为非线性动态系统的理解和控制开辟了新的途径。 在过去的几十年里，线性系统的辨识与自适应控制取得了显著的进步，但这些方法往往局限于线性系统。相比之下，神经网络为非线性系统的辨识与控制提供了新的视角。多层神经网络和回归神经网络是神经网络领域的两大热点，前者擅长模式识别，后者则在联想记忆和优化问题中表现出色。尽管它们在结构上有所不同，但在实际应用中，动态反馈和复杂系统的出现促使将这两类网络融合成更通用的模型。 本文的首要目标是提出一种基于神经网络的自适应控制策略，用于未知非线性动态系统。这种方法不仅需要解决辨识器和控制器的结构设计，还要确保适应性参数调整规则能够保证系统的全局稳定性。通过这样的研究，神经网络的潜力得以充分发挥，为非线性动态系统的理解和控制提供了新的理论基础和实用工具。