NNl神经网络在系统辨识中的应用探索

"系统辨识网络NN1-如何编写技术文档" 本文主要探讨了系统辨识网络NN1在非线性系统中的应用，特别是在机械臂控制领域的模糊自适应PID控制策略。系统辨识网络NN1是一种特殊的三层神经网络，用于识别非线性系统的特性。它具有(n+m)个输入节点，r个隐藏节点和1个输出节点，其中n和m分别代表系统输入和输出的时间序列阶次，非线性函数描述了系统的复杂行为。 NN1网络的设计考虑了系统的时延特性，输入层接收经过时延的输出Y(t-i)和输入u(t-i)，而隐藏层通过双曲正切激活函数来处理这些输入，以捕获非线性行为。输出层则采用线性函数，便于对非线性系统进行线性化处理。辨识模型采用了串并联结构，结合离线和在线训练方法，提高了模型的适应性和准确性。 针对机械臂这类强耦合、多变量非线性系统的控制难题，传统的PID控制器往往无法提供令人满意的结果。因此，文章提出了一种基于BP神经网络的模糊自适应PID控制策略。BP神经网络以其强大的非线性表达能力和自适应学习能力，动态调整PID控制器的参数，以应对不断变化的系统状态和控制需求，从而提高系统的动态和静态性能。 通过仿真研究，这种控制策略显示出了简单实现和高控制精度的特点。相比于传统的PID控制，模糊自适应PID控制能够更好地处理大滞后、时变和非线性问题，同时在跟踪设定值和抑制扰动方面表现优越。 此外，文章还引用了其他研究，如CMAC（Cerebellar Model Articulation Controller）在机械手控制中的应用，以及BP神经网络在系统不确定性补偿中的作用，强调了神经网络控制方法在复杂非线性系统控制中的重要性。这种智能控制方法无需精确的系统数学模型，而是通过学习和调整来优化控制性能，使其成为解决实际工程问题的有效工具。 系统辨识网络NN1和基于BP神经网络的模糊自适应PID控制策略为非线性系统，特别是机械臂的控制提供了新的思路和方法，提升了控制系统的稳定性和精度。