神经网络控制：理论与实践-刘金琨课件

该资源是一个关于神经网络控制的MATLAB智能控制课件，由刘金琨提供，重点讲解了神经网络在控制领域的应用和优势，包括系统辨识、控制器设计、优化计算以及故障诊断，并提及了神经网络控制的研究重点。 在神经网络控制中，主要的知识点包括： 1. **神经网络的特性**：神经网络作为一种非线性的动力系统，具备并行处理、冗余性、容错性、非线性映射和自我学习、适应的能力，使其在复杂对象控制中表现出色。 2. **神经网络控制的优势**： - 处理无法建模或规则描述的对象； - 并行分布式处理方式增强容错性； - 实现任意非线性映射，适合非线性控制系统； - 强大的信息综合能力，处理输入的互补性和冗余性； - 硬件实现逐渐便捷，大规模集成电路技术推动其实用化。 3. **神经网络的应用进展**： - **系统辨识**：通过神经网络估计模型参数或构建系统模型； - **神经网络控制器**：用于不确定或未知系统的控制，改善动态和静态性能； - **结合其他算法**：与专家系统、模糊逻辑、遗传算法等融合，创新控制策略； - **优化计算**：解决控制设计中的约束优化问题； - **故障诊断**：利用神经网络进行模式识别，实现故障检测。 4. **研究重点**： - 神经网络和其控制系统的稳定性与收敛性； - 学习算法的实时性要求； - 控制器和辨识器的模型与结构设计； - 分类：神经控制（独立智能系统）和混合神经网络控制（结合传统控制）。 5. **神经网络控制器类型**： - **神经控制**：完全基于神经网络的智能控制系统； - **混合神经网络控制**：结合传统控制，利用神经网络优化控制性能，如自适应神经网络控制。 这些知识点揭示了神经网络在控制领域的重要地位，以及其在理论和实践中的挑战与发展趋势。通过MATLAB这样的工具，可以更好地理解和应用这些概念，进行仿真和实际系统的开发。