文档介绍：神经网络控制器设计
41引言
42监督学****NN控制器
0 NNMRAC (Model-Reference Adaptive
Control)
44神经网络自校正控制( NNSTO)
45NN直接自适应控制
-PID控制
47NN- Fuzzy控制
神经网络原理
王永骥
引言
●NN在控制器设计中的几条蹬
●存在的几个问题
●本章简介
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王永骥
●与已有控制结构的结合,如:NN自适应
控制( NN MRAC、 NN STR:直接
间接)、 NN-PID、 NN-IMC(PC)
●与已有控制方法的结合,如: NN-Fuzzy
控制、NN- expert控制
●NN特有的控制器设计方法,如:监督学
刁控制(SNC)、评价学****控制器
(ACE)、无模型的控制器设计方法(单
个元的或网络的,即按误差调整的)
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●缺乏一种专门适用于控制的动态神经网
络(目前方法:静处理动,不可避兔的
带来差分方程定阶问题)
●稳定性、鲁棒型分析困难
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学****控制(监督)
●NN自适应(MRAC和STR
● NN-PID
●NN-无模型控制
● NN-Fuzzy(思想)
●有关稳定性的一些成果
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监督学****NN控制器
●回题的提出
●SNC设计:
控制系统结构
思路
实例
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当对象动力学特性未知时系统可控,
人的知识如何传递给控装置?
解决思路
●利用专家控制、规则控制
采用监督(导师)NN控制(SNC)
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●弄清人在控制过程中利用了过程或人本身的
何种信息
●构造NNC
考虑问题:何种网络、结构(层数)参数、
练方法(实时性、收敛性)
NC的训练过程
在人进行控制时,将控制信号及过程收集起
来以此为数据
训练可以是离线的也可以是在线的,即人
边控制NNC一边学****br/>训练结束后,网络实现了以参考信号及以往
控制轴上y为网络输入,当前控制u为网络输
出的IO映射,即可实现正确控制
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小车倒立摆系统的控制
●数学mode:
mlLo sin -3/8g sin( 2p)-f x'+u
M+m(1-3/4cos2q)
3
(g sin e-x"cos
4L
令Z=[x,x,9,9和小车位置、速度
杆角度、角速度
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NN控制器为四层BP网4-16-4-1结构,
S型作用参数
训练用数据:I1Z输出u(k
输出值∈[K,K]控制区间
仿真时用:导师为线性或非线性的控制律
取M=1kg,m=,
f=,g=
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