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《基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)控制研究綜述》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫(kù)。
1、第22卷第8期計(jì)算機(jī)仿真2005年8月文章編號(hào):1006-9348(2005)08-0132-04基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)控制研究綜述112王文軍,宋蘇,郭賢嫻(1.北京工業(yè)大學(xué)電子信息與控制工程學(xué)院,北京100022;2.泰山玻璃纖維股份有限公司,山東泰安271000)摘要:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與自適應(yīng)控制相結(jié)合的研究,已成為智能控制的一個(gè)新的分支。自適應(yīng)具有強(qiáng)魯棒性,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則具有良好的自學(xué)習(xí)功能和良好的容錯(cuò)能力,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)控制由于較好地融合了兩者的優(yōu)點(diǎn)而具有強(qiáng)大的優(yōu)勢(shì)。該文綜述了近年來(lái)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)控制的研究現(xiàn)狀,闡述了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型參考自適應(yīng)控制及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自校正控制兩種
2、典型的控制方案,并對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)控制的應(yīng)用作了介紹。在此基礎(chǔ)上,對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)控制存在的主要問(wèn)題,如穩(wěn)定性、魯棒性及收斂性等問(wèn)題作了積極有益的探討。最后,展望了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)控制未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì),并指出了其研究方向。關(guān)鍵詞:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);自適應(yīng)控制;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識(shí);穩(wěn)定性;魯棒性;收斂性中圖分類號(hào):TP273文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:AOverviewofNeuralNetworkAdaptiveControl112WANGWen-jun,SONGSu,GuoXian-xian(1.SchoolofElectronicInformation&ControlEngin
3、eering,BeijingUniversityofTechnology,Beijing100022,China;2.TaishanFiberglassInc,Taia'nShandong271000,China)ABSTRACT:Researchonaneuralnetworkcombinedwithadaptivecontrolhasbecomeoneofnewbranchesforintelligentcontro.lTheadaptivecontrolhashighrobustnesswhiletheneuralnetworkhasaself-learni
4、ngfunctionandfault-toleranceability.Asneuralnetworkadaptivecontrolincorporatesthesaidadvantages,ithaspowerfulsuperiority.Thispaperoverviewscomprehensivelytheexistingsituationofneuralnetworkadaptivecontro,ldescribestwotypicalcontrolschemes,neuralnetworkmodelreferenceadaptivecontrolandn
5、euralnetworkself-tuningcontro.lFurthermore,themainapplicationsofneuralnetworkadaptivecontrolareintroduced.Onthebasisofwhichthispaperdiscussesitsexistingproblemssuchasstability,robustness,convergence.Intheend,thispaperreviewsthedevelopmenttrendandindicatesthefutureresearchdirection.KEY
6、WORDS:Neuralnetwork;Adaptivecontro;lNeuralnetworkcontroller;Neuralnetworkidentification;Stability;Robustness;Convergence控制時(shí)還存在一些問(wèn)題,如自適應(yīng)控制器結(jié)構(gòu)過(guò)于復(fù)雜,模1引言型參考自適應(yīng)控制系統(tǒng)(MRACS)對(duì)確定性干擾不能確保零人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ArtificialNeuralNetwork,ANN)是從微穩(wěn)態(tài)誤差等。觀結(jié)構(gòu)與功能上對(duì)人腦神經(jīng)系統(tǒng)的模擬而建立起來(lái)的一類為了充分發(fā)揮自適應(yīng)控制技術(shù)的優(yōu)越性能,提高控制模型,具有模擬人的部分形象思維的
7、能力,其特點(diǎn)主要是具的魯棒性、實(shí)時(shí)性、容錯(cuò)性以及對(duì)控制參數(shù)的自適應(yīng)和學(xué)習(xí)有非線性特性、學(xué)習(xí)能力和自適應(yīng)性,是模擬人的智能的一能力,更有效地實(shí)現(xiàn)對(duì)一些存在多種不確定性和難以確切條重要途徑。描述的非線性復(fù)雜過(guò)程的控制,人們將自適應(yīng)控制與神經(jīng)近年來(lái)自適應(yīng)控制等先進(jìn)控制理論取得了長(zhǎng)足發(fā)展。然網(wǎng)絡(luò)適當(dāng)組合,組成基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)控制系統(tǒng)。而,在越來(lái)越高的性能要求下,在過(guò)程與環(huán)境高度不確定性的情況下,對(duì)于越來(lái)越復(fù)雜的系統(tǒng),將自適應(yīng)控制用于實(shí)際2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)控制系統(tǒng)的典型結(jié)構(gòu)目前已經(jīng)出現(xiàn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)控制方案很多,其中典收稿日期:2004-04-05型的控制方案有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
8、模型參考自
