神经网络驱动的STC系统辨识与自适应控制策略

神经网络在STC系统辨识与自适应控制中的应用 标题“神经网络用于STC-系统辨识与自适应控制”聚焦于利用神经网络技术提升系统的稳定性和控制精度。神经网络自校正控制的目标在于确保在系统参数变化或存在扰动时，能自动调整控制器参数，以维持系统的性能指标。这种方法将神经网络作为在线工具，用于过程参数估计或处理非线性函数。 传统STC（System Theoretic Control）通常包括直接自校正和间接自校正两种形式。间接自校正是本文讨论的重点，它不直接改变系统的物理结构，而是通过神经网络学习和识别系统的动态特性，然后利用这些信息来调整控制器的行为，从而实现适应性。 系统辨识是关键环节，它涉及到建立复杂对象的数学模型，通过实验方法收集输入输出数据，然后用数学模型来模拟和预测系统行为。这个过程在各种领域如航空、金融和工业生产中广泛应用，例如预测航班乘客流量、股票市场趋势，以及在故障诊断和预防中实时监测系统健康状况。 自适应控制则是针对模型不确定性的一种策略，它允许系统在运行过程中根据实际条件自动调整，无需完全依赖预设的模型。例如，飞行器运动模型在不同飞行条件下参数会变化，神经网络自适应控制可以实时估计这些参数，确保飞行器的稳定操控。 教材推荐了多本关于系统辨识与自适应控制的专业书籍，涵盖了理论基础、实操技术和实例分析，为学生提供了深入学习的资源。课程内容分为三个部分：“绪论篇”介绍了系统辨识和自适应控制的基本概念和发展历程；“系统辨识篇”着重讲解模型建立方法和技术；“自适应控制篇”则深入探讨控制器设计与优化。 神经网络在STC系统辨识与自适应控制中的应用展示了其在复杂系统管理中的潜力，通过不断学习和适应环境变化，提高系统的性能和鲁棒性，对于工程实践具有重要意义。