前向神经网络在自适应控制中应用的研究

论述了前向神经网络自适应控制系统，论证了基于逆向建模的前向神经网络自适应控制方案的可行性，研究提出由该控制方案构成的控制系统不仅结构简单，易于实现，而且具有满意的动态指标．文中还通过一个水槽温度控制系统，进行了神经网络自适应控制仿真，给出了上述神经网络自适应控制方案的具体实现步骤并得出一些结论     

基于Lyapunov稳定性的自适应神经网络控制方案

提出了一种基于Lyapunov稳定性的自适应控制律,使用神经网络模型综合分析非线性动力学系统的控制问题.基于Lyapunov稳定控制律开发出了一种改进的自适应神经网络控制方案,并给出了具有未知非线性一阶仿射系统的仿真控制演示,实验结果表明该神经网络自适应控制方案具有良好的非线性控制能力.     

积分变结构间接自适应神经网络控制

针对一类不确定非线性系统,基于变结构控制原理,提出多层神经网络投影算法,并设计了一种具有监督控制器的积分变结构间接自适应神经网络控制方案.该方案引入综合误差的自适应补偿项来消除建模误差的影响, 同时通过监督控制器保证闭环系统全局一致终结有界,且跟踪误差收敛到零,仿真结果表明该方法的有效性.     

基于模糊神经网络的PI自适应控制器

利用模糊神经网络的模糊推理能力以及前馈神经网络的逼近能力 ,将其与自适应控制方案结合 ,并取带有控制增量约束的广义目标函数作为优化指标 ,从而推导出一种能对非线性非最小相位系统进行有效控制的模糊神经网络间接自适应控制器。在网络学习算法上采用带有动量项的BP算法。仿真结果表明了该方法的有效性。     

基于小波神经网络的自适应控制器设计

针对一类未知非线性系统,设计了一种基于小波神经网络的自适应控制器,并提出了一种适合在线学习的参数混合训练算法。根据离线和在线学习系统的特性,得到小波神经网络控制器的初始参数,使用混合训练算法在线修正控制律,实现了自适应控制。仿真结果验证了该控制方案的有效性。     

基于RBF神经网络的非线性磁悬浮系统控制

磁悬浮系统是一个典型的不确定、非线性系统.由于磁悬浮系统的复杂性很难建立精确的数学模型,采用RBF神经网络(RBFNN)对非线性磁悬浮系统进行辨识,再根据神经网络自适应控制原理设计了非线性磁悬浮系统的神经网络自适应状态反馈控制器与自适应PID控制器,并利用MATLAB进行了仿真.仿真结果表明,神经网络自适应控制能很好地控制本磁悬浮系统;神经网络自适应控制器对于此非线性磁悬浮系统位置具有良好的控制效果,该控制系统具有较好的稳态特性和控制特性.     

基于DRNN的机器人轨迹跟踪自适应控制

针对模型未知和动力学非线性机器人轨迹跟踪,提出了一种基于分布式动态回归神经网络（ＤＲＮＮ）的自适应控制方法．该方法在ＰＤ动态反馈控制的基础上,引入神经网络辨识器（ＮＮＩ）在线逼近对象的非线性动力学,并设计出神经网络自适应控制器（ＮＮＣ）来补偿机器人动力学非线性造成的误差．仿真结果表明该控制方案具有良好的跟踪性能和较强的鲁棒性．     

模糊神经网络的MRAC在环境试验箱控制中应用

针对环境试验箱具有非线性、时变性、强耦合性使得经典控制理论难以对其进行有效控制的问题,提出了以模糊神经网络构成间接模型参考自适应控制方案,以满足系统稳定性、实时性的设计要求.阐述了如何运用模糊神经网络构造间接模型参考自适应控制系统及如何对模糊神经网络构造的辩识器和控制器进行学习和训练.仿真结果表明,该智能控制系统具有很强的鲁棒性和控制复杂被控对象的优越性.     

一种基于模糊神经网络的自适应PID智能控制器

设计了一种新的基于模糊神经网络的自适应PID智能控制器,该系统利用模糊神经网络对被控对象进行模糊辨识,同时,采用BP学习算法的神经网络自适应地调整PID控制器的参数,将模糊技术、神经网络与PID控制综合起来,从而实现PID控制的自适应和智能化。仿真实验表明,该控制器具有较高的控制品质。     

基于径向基函数神经网络迟滞非线性自适应控制

提出了一种新的动态迟滞非线性模型．将一定数量不同死区宽度的backlash模型并行相加,作为一个动态系统以仿真执行器中的迟滞特性．利用该模型,采用伪控制方法设计了一套具有未知迟滞特性非线性系统的神经网络自适应控制方案,通过自适应算法来调整干扰项的上限．采用Lyapunov稳定性理论进行了严格证明,仿真试验验证了所提方案的有效性．     

基于Volterra基函数网络的自适应逆控制方法

提出了一种基于Ｖｏｌｔｅｒｒａ基函数（ＶＰＢＦ）网络的非线性系统自适应逆控制方法。对象和逆控制器各用一个ＶＰＢＦ网络表示,应用正交最小二乘算法进行离线网络结构确定和权值初始化,构造了一种动态归一化非线性最小均方（ＤＮＮＬＭＳ）权值更新算法,以进行网络权值的在线学习。仿真结果表明,该方法具有算法简单、学习速度快、鲁棒性能好等优点。     

基于神经网络的非线性系统在线自校正控制及其应用

利用神经网络给出了设计非线性控制系统自适应控制器的方法,主要包括基于神经网络的非线性系统的在线直接自校正和间接自校正控制和满足局部能控一般非线性系统的神经网络自校正控制。从研究结果可以看出,由于神经网络的权系数的可调性以及神经网络对非线性的逼近性,利用神经网络所设计的自适应（或自校正）控制器,其闭环控制系统具有良好的动态与静态响应特性。所提供的控制器都可在线实现     

多变量模糊推理系统的神经网络实现

以双缸连通液面Ｆｕｚｚｙ控制系统为模型，研究了多变量Ｆｕｚｚｙ推理系统的神经元网络实现问题。这里主要考虑如下二个问题：（１）ＢＰ网络在语言环境下实现多变量Ｆｕｚｚｙ推理系统的有效性；（２）神经网络结构（隐层节点个数及输出层激发函数）对推理结果的影响。仿真结果表明，在语言环境下ＢＰ网络具有很强的近似推理能力，基于ＩＦ－ＴＨＥＮ的多变量Ｆｕｚｚｙ推理系统可由一个ＢＰ网络训练学习而加以实现，从而为有效的实现多变量复杂系统的Ｆｕｚｚｙ控制奠定了基础。     

A Self-Organizing Controller for Dynamic Processes Using Wavelet Networks

ＡＳｅｌｆ┐ＯｒｇａｎｉｚｉｎｇＣｏｎｔｒｏｌｅｒｆｏｒＤｙｎａｍｉｃＰｒｏｃｅｓｅｓＵｓｉｎｇＷａｖｅｌｅｔＮｅｔｗｏｒｋｓＳｈｅｎＦａｎＬｉＺｈｏｎｇｌｉ（ＳｏｕｔｈｗｅｓｔＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ）ＡｂｓｔｒａｃｔＩｎｔｈｉｓ...     

神经网络在心电图诊断技术上的应用

综述了近年来神经网络技术在心电图诊断中的应用成果，提出了应用神经网络进行心电图分类的主要技术问题，并指出神经网络和专家系统相结合，是医疗诊断技术的发展方向．     

线性和型人工神经网络的拓扑结构和统一描述

本文从控制系统的角度讨论了线性和型人工神经网络的拓扑结构和统一描述问题,对一些典型网络模型的分析表明:采用控制系统理论中关于系统描述与结构分析的传递矩阵和框图方法来分析神经网络,不仅可使网络的结构清晰化,而且还可为网络的综合提供一条系统的思路.     

基于神经网络的有源电力滤波器预测控制方法

提出了一种基于神经网络的有源电力滤波器预测控制方法。此方法将神经网络内模控制技术应用到有源电力滤波器（ＡＰＦ）的控制系统中,同时针对ＡＰＦ控制系统中神经网络计算时延问题,引入了一个神经网络预测模型。仿真分析表明,这种控制方法补偿了系统滞后,能充分利用神经网络的自适应特性,有很好的控制效果。     

基于神经网络的具有Smith预估器的PID控制

利用神经网络对具有纯滞后的被控对象建立了具有Ｓｍｉｔｈ预估器的ＰＩＤ控制系统。仿真表明，这种控制结构对具有不确定性和纯滞后的复杂系统，有良好的控制结果。     

一种基于小波神经网络的自适应控制方法

提出了一种基于小波神经网络的自适应控制方法,该方法利用两个小波神经网络作为自适应系统的辩识器和控制器来构成自适应控制系统。由于小波函数具有紧支性以及神经网络的非线性映射能力,因而在所构成的控制系统中,辨识器能更准确地近似具有较强非线性被控对象的动态特性,控制器能产生较为复杂的控制规律。仿真结果表明,该系统比一般神经网络控制系统具有调节速度快和超调小等更好的控制效果。     

一类非线性系统迭代优化神经网络控制器

提出了一类非线性系统迭代优化神经网络控制器的设计方法,该是在正向神经网络辨识模型的基础上,应用迭代学习方法进行控制器设计。为了补偿辨识和迭代学习误差,给出了通过引入了反馈补偿控制器控制精度的方法,仿真结果证明了该方法的有效性。