1、 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在智能控制領(lǐng)域的應(yīng)用研究綜述 參考文獻 朱秋琴基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性算法研究蘭州：蘭州理工大學(xué)， ， 北京：機械 工業(yè)出版社 高為炳，馮純伯，吳滄浦等國家教委科技委員會第二屆第二次自動控制學(xué)科組專題報告控制 理論與應(yīng)用，（）：（）： 黃琳控制理論發(fā)展過程的啟示系統(tǒng)工程理論與實踐，（）： 黃蘇南，邵惠鶴，張仲俊智能控制的理論和方法控制理論與應(yīng)用，（）： ，（）： 劉延年，馮純伯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在控制領(lǐng)域的應(yīng)用東南大學(xué)學(xué)報，（）： 汪鐳，周國興，吳啟迪人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論在控制領(lǐng)域中的應(yīng)用綜述同濟大學(xué)學(xué)報， （）： 文紹純，羅飛，付連續(xù)，莫鴻強基于遺傳算法的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用綜述自動化與儀器儀表

2、，： 韋巍智能控制技術(shù)北京：機械工業(yè)出版社， 蘇春亮基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能控制系統(tǒng)電力學(xué)報（）： ， ， ： 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在智能控制領(lǐng)域的應(yīng)用研究綜述 作者： 作者單位： 賈玲玲， 李彬 賈玲玲(大連理工大學(xué)土木水利學(xué)院,遼寧,大連,116023， 李彬(蚌埠坦克學(xué)院,安徽,蚌埠 ,233050 相似文獻(10條 1.學(xué)位論文 姚建明 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電液伺服系統(tǒng)智能控制研究 2005 電液伺服控制系統(tǒng)具有精度高，響應(yīng)快，便于調(diào)節(jié)的特點，同時又能控制大慣性實現(xiàn)大功率輸出，因而在工業(yè)控制領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用。但是電液 伺服系統(tǒng)本質(zhì)上是非線性系統(tǒng)，系統(tǒng)存在時變參數(shù)以及外干擾引起的不確定性，使得系統(tǒng)的動態(tài)特

3、性十分復(fù)雜，很難建立系統(tǒng)的精確模型。采用傳統(tǒng)的 基于模型的控制方法設(shè)計的控制器適應(yīng)性和抗干擾能力差，不適合非線性時變系統(tǒng)，不能獲得滿意的控制效果。 智能控制無論理論上還是應(yīng)用技術(shù)上都取得了實質(zhì)性的發(fā)展。在控制領(lǐng)域，由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自學(xué)習(xí)自適應(yīng)能力和強大的非線性映射能力，為非線 性系統(tǒng)的建模提供了一種有效的解決方法?；诰_模型的常規(guī)PID控制具有結(jié)構(gòu)簡單、魯棒性好和可靠性高的特點，但是其參數(shù)整定煩瑣。把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 技術(shù)和常規(guī)PID控制技術(shù)結(jié)合起來，可以利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的在線辨識能力有效地解決單神經(jīng)元PID控制器參數(shù)的調(diào)節(jié)問題，從而實現(xiàn)系統(tǒng)的智能控制。 本文對電液位置伺服系統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制策略進行了有

4、益的探索。首先在對系統(tǒng)特性分析的基礎(chǔ)上，研究采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識技術(shù)建立系統(tǒng)的在線動 態(tài)模型，然后在此基礎(chǔ)上利用基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID自適應(yīng)控制策略設(shè)計控制器，其目的是解決電液伺服系統(tǒng)的非線性和不確定對系統(tǒng)造成的不利影響。仿真 和實驗表明此策略能夠改善系統(tǒng)的動態(tài)特性，減小系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)誤差，提高系統(tǒng)的自適應(yīng)能力和抗干擾能力，滿足系統(tǒng)的控制性能要求。 2.期刊論文 陳祥光.黃聰明.Chen Xiangguang.Huang Congming 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能控制系統(tǒng)辨識模型結(jié)構(gòu)的研究 -北京 理工大學(xué)學(xué)報1999,19(1 目的研究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能控制系統(tǒng)辨識模型的基本結(jié)構(gòu).方法分析了控制系統(tǒng)動態(tài)模型的輸入、輸出關(guān)

5、系,依據(jù)模型等效的最優(yōu)化原理和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)任意 逼近有限不連續(xù)函數(shù)的性質(zhì),提出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識模型的基本結(jié)構(gòu).結(jié)果該基本結(jié)構(gòu)不僅適用于高階線性系統(tǒng),也適用于非線性及時變系統(tǒng),可達到較高的辨 識精度,保證了由此構(gòu)成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)具有較好的自適應(yīng)性和魯棒性.結(jié)論所提出的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)辨識模型的基本結(jié)構(gòu)具有一般性和適用性. 3.學(xué)位論文 劉瑛 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的交流調(diào)速智能控制研究 2005 本文對于基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的交流調(diào)速智能控制進行了深入的理論和實踐研究。交流調(diào)速控制一直是自動化領(lǐng)域中一個重要研究方向。目前交流調(diào)速的 性能己經(jīng)得到很大的改善，在許多領(lǐng)域逐步取代了直流調(diào)速。文中首先從理論上對異步電機矢量控

6、制原理進行了相關(guān)的闡述，磁場定向控制能從根本上 改善異步電機的轉(zhuǎn)矩控制特性，但是由于系統(tǒng)運行過程中一些不可控或不確定的因素，使交流調(diào)速系統(tǒng)的控制器的動態(tài)性能指標(biāo)變壞，傳統(tǒng)PID控制難以 滿足精度高、反應(yīng)快、魯棒性好的要求。以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制為代表的智能控制方法的出現(xiàn)為提高交流調(diào)速系統(tǒng)性能提供了有效的控制方法。把智能控 制技術(shù)和矢量控制方法結(jié)合起來，成為國內(nèi)外電氣傳動工作者研究的熱點，但都沒有到大規(guī)模實用的程度，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器作為交流調(diào)速的速度控制器 代替PID控制器正處于研究階段。因此，在這些方面的研究是很有意義的。在深入分析神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理基礎(chǔ)上，本文研究重點在于把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制和傳統(tǒng)的 PID控

7、制相結(jié)合以設(shè)計性能更優(yōu)良的調(diào)速系統(tǒng)。針對目前神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于自動控制系統(tǒng)的實用性方法，設(shè)計研究了兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)速度控制器，其一是直接 將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為控制器，提出了增益自調(diào)整的單神經(jīng)元自適應(yīng)PID控制器；其二是將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與傳統(tǒng)PID控制規(guī)律結(jié)合起來的復(fù)合控制方法。在詳細闡述 控制原理和算法的基礎(chǔ)上，基于具有交互功能的MATLAB/Simulink仿真工具和以TMS320LF2407ADSP為核心的控制系統(tǒng)硬件平臺，對其進行了仿真和試驗研 究，仿真和試驗結(jié)果表明加入了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用使控制系統(tǒng)具有更好的控制效果。 4.期刊論文 范斌.萬勇建.楊力.曾志革.伍凡.吳時彬.FAN Bin.WAN Yong-

8、jian.YANG Li.ZENG Zhi-ge.WU Fan.WU Shi-bin 基于CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的能動磨盤智能控制實驗研究 -強激光與粒子束2006,18(9 針對能動磨盤面形控制系統(tǒng)的非線性和多變量特點,提出了基于CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的能動磨盤面形智能控制方法,以CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來映射磨盤面型和控制 脈沖之間復(fù)雜的關(guān)系.為驗證上述智能控制方法,搭建了由有效變形口徑為420 mm能動磨盤和60路微位移陣列傳感器組成的3單元能動磨盤面形檢測實驗平 臺,在該實驗平臺上進行了多組實驗,利用微位移陣列傳感器分別檢測出能動磨盤在1單元、2單元和3單元驅(qū)動器作用下實驗面形相對于理論面形的偏差 ,其中

9、峰谷值分別為0.99,2.34和2.68 m,均方根值分別為0.19,0.59和0.57 m,實驗結(jié)果驗證了能動磨盤CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能控制的可行性. 5.學(xué)位論文 張廣軍 數(shù)控銑削過程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能控制研究 2003 該課題以深圳職業(yè)技術(shù)學(xué)院工業(yè)中心協(xié)鴻HV35S立式加工中心為研究對象,在充分消化吸收以色列OMAT優(yōu)銑技術(shù)的基礎(chǔ)上,對數(shù)控銑削系統(tǒng)進行了系 統(tǒng)分析和建模,制定了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)恒力和恒功率控制方案及控制算法,經(jīng)模擬仿真表明,該控制方案效果較好,控制精度較高,具有實時性、魯棒性和穩(wěn)定性的 特點,具有自適應(yīng)控制功能,實現(xiàn)了數(shù)控銑削過程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能控制.并初步設(shè)計出了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能監(jiān)控儀,作為三

10、菱數(shù)控系統(tǒng)的一個輔助控制器,通過檢測 主電機電流,調(diào)節(jié)進給速度,從而實現(xiàn)最佳功率約束自適應(yīng)控制. 6.學(xué)位論文 王曉東 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能控制及在航空武器系統(tǒng)中的應(yīng)用 1994 該文討論了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能控制.論文的主要內(nèi)容如下:首先在介紹神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上,闡述了網(wǎng)絡(luò)在系統(tǒng)辨識中的基本原理及主要過程,解決 了模型定階問題和激勵信號的選擇等問題,并采用反饋線性化技術(shù)將其成功地應(yīng)用于一類非線性自校正控制系統(tǒng);其次提出了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障檢測和 容錯裝置的容錯控制系統(tǒng)框架,利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運算的快速性,解決了容錯控制中的檢測延遲,并以某地空彈穩(wěn)定回路為例作了數(shù)字仿真,結(jié)果表明該方案思 路正確,效果明

11、顯;最后,該文提出了一種直接優(yōu)化的神經(jīng)控制器并對其穩(wěn)定性作了一些初步分析. 7.期刊論文 房海蓉.方躍法.李昆.胡準(zhǔn)慶 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機器人智能控制 -機器人技術(shù)與應(yīng)用2002(4 本文綜述了智能控制與機器人控制的特點.并在智能控制的框架下,重點論述了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制在機器人控制中的應(yīng)用及基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機器人各種控 制方法,同時指出今后的研究方向,為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制乃至智能控制在機器人控制中的應(yīng)用提供了參考. 8.學(xué)位論文 馬文來 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電熔鎂爐智能控制系統(tǒng)研究 2006 MgO晶體是一種用途廣泛的高級耐火材料，它的熔點高達2800。由電熔氧化鎂制成的高級耐火材料，可耐高達2000的高溫。Mg

12、O晶體的生產(chǎn)主要 采用電熔法(簡稱電熔鎂。 電熔鎂爐是一個具有較強非線性、時變性和強耦合性的被控對象，目前普遍采用的是單電極調(diào)節(jié)方式。本文分析了單電極調(diào)節(jié)方式存在的不足，在 此基礎(chǔ)上針對電熔鎂爐系統(tǒng)的特點和控制要求，參考國內(nèi)外電熔鎂爐控制的研究發(fā)展方向，提出了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電熔鎂爐三相電極智能控制方法 ，先利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立電熔鎂爐的離線控制模型，然后用工控機加以實現(xiàn)。 本文的主要研究工作如下： (1介紹了電熔鎂爐的基本原理、工藝設(shè)備、結(jié)構(gòu)、工作過程及冶煉氧化鎂的工藝過程。 (2對于電熔鎂爐的控制現(xiàn)狀和常用的控制方法進行了闡述和比較。 (3基于改進的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)離線建立了電熔鎂爐控制模型，使

13、用樣本數(shù)據(jù)對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制模型進行訓(xùn)練，利用訓(xùn)練所得的權(quán)值來建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器 的模型。并進行了控制模型的研究和仿真分析，證明該控制方法的可行性和有效性。 (4采用AVR工控機作為核心部件設(shè)計開發(fā)了電熔鎂爐電極控制器，完成了模擬量采集、通訊、顯示、驅(qū)動控制等外圍電路的設(shè)計。 (5系統(tǒng)的軟件采用模塊化的程序設(shè)計方法，實現(xiàn)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的思想。 (6用VC+編寫了用于遠程監(jiān)控的上位機程序，通過RS-485串口通信方式，把上位微機和下位工控機之間組成了集散控制系統(tǒng)。 9.期刊論文 文定都.WEN Ding-du 針對純滯后系統(tǒng)的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能控制的研究 -工業(yè)儀表與自動化裝置2008(2 針對工業(yè)

14、控制過程中普遍存在的大慣性、純滯后、時變性、非線性對象的控制問題,采用傳統(tǒng)的控制方法不能達到滿意的控制效果,提出了基于RBF神 經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID自適應(yīng)控制方案.采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識器在線辨識系統(tǒng)模型,自動調(diào)整PID控制器參數(shù),從而實現(xiàn)系統(tǒng)的智能控制.仿真結(jié)果表明:該方法對于純滯 后控制系統(tǒng)能進行有效的控制并且具有很好的自適應(yīng)性和魯棒性. 10.學(xué)位論文 陳兵 一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電弧爐智能控制 2003 電弧爐系統(tǒng)是一個具有較強非線性、時變性和強耦合的被控對象，目前普遍采用的是基于經(jīng)典控制理論的恒阻抗控制方式。本文分析了電弧爐恒阻 抗控制存在的不足，在此基礎(chǔ)上針對系統(tǒng)的特點和控制要求，參考國內(nèi)外電弧爐控制的研究發(fā)展方向，提出了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電弧爐控制方法，即 利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立電弧爐模型，并對系統(tǒng)的響應(yīng)進行預(yù)估，將對預(yù)估值和期望值進行比較計算并對實際控制量進行校正。主要研究工作如下：1電弧爐 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建立，由于電弧爐是一個復(fù)雜被控對象，模型的建立是比較困難的。本文分兩