神经网络控制：方波信号下的MATLAB智能教程与9.3仿真实例

第9章的MATLAB智能控制课件及程序，主要探讨的是神经网络在控制领域的应用。这一章节详细介绍了神经网络作为一种非线性动力系统，其独特的自学习和映射能力使其在复杂对象控制中表现出色。以下是本章的主要知识点： 1. **神经网络概述**： - 神经网络的非线性特性使其能处理难以建模的系统，具有强大的适应性和并行处理能力。 - 硬件实现方面，随着大规模集成电路技术的进步，为神经网络在控制中的应用提供了便利。 2. **神经网络控制的优势**： - 能处理非线性系统，实现任意非线性映射。 - 并行分布式处理，提高容错性。 - 强大的信息综合能力，能同时处理多类型输入，解决冗余问题。 - 在系统辨识、控制器设计、优化计算和故障诊断等方面有广泛应用。 3. **神经网络控制的应用实例**： - 基于神经网络的系统辨识，包括参数估计和模型构建。 - 神经网络控制器实现对不确定和未知系统的有效控制。 - 结合其他算法（如专家系统、模糊逻辑和遗传算法）创建新型控制器。 - 神经网络优化算法在控制设计中的应用。 - 控制系统故障诊断通过神经网络的模式识别技术。 4. **研究重点与挑战**： - 神经网络的稳定性与收敛性分析，确保控制系统的长期运行。 - 实时学习算法的设计，以满足实际应用的需求。 - 神经网络控制器和辨识器的模型选择和结构优化。 - 分类讨论神经网络控制器，包括独立的神经控制系统和混合神经网络控制，如自适应神经网络控制。 MATLAB在这个章节中扮演了关键角色，提供了一个具体的仿真程序chap9_1.m，用于演示如何使用神经网络控制策略，采样时间为1ms，并针对一个特定的被控对象（未在提供的部分给出具体细节）。通过这个例子，学生可以学习如何在MATLAB环境中实施神经网络控制算法，理解其实现过程和可能的结果。整体来说，第9章深入探讨了神经网络在智能控制中的潜力及其在实际应用中的问题与解决方案。