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1、第6章新型控制策略為什么提出新型控制策略？一方面，以PID為核心的傳統(tǒng)控制方式是一種基于被控對象的精確數(shù)學(xué)模型的控制方式。另一方面，隨著工業(yè)生產(chǎn)的飛速發(fā)展，被控對象越來越復(fù)雜，難以用精確的數(shù)學(xué)模型描述。顯然，傳統(tǒng)控制技術(shù)難以解決上述現(xiàn)實問題。因此，提出新型控制策略。本部分主要介紹模糊控制技術(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制技術(shù)、預(yù)測控制、最優(yōu)控制、自適應(yīng)控制等智能控制或先進(jìn)控制技術(shù)，用來解決那些使用傳統(tǒng)控制方法難以解決的復(fù)雜對象、復(fù)雜環(huán)境、復(fù)雜任務(wù)的控制問題。我們主要介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制技術(shù)：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論基礎(chǔ)，典型
2、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制。6.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論基礎(chǔ)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(簡稱神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，artificialNeuralNetwork)是相對于生物學(xué)中所說的生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)而言的。提出的目的就在于用一定的簡單數(shù)學(xué)模型來對生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行描述，并在一定的算法指導(dǎo)前提下，使其能在某種程度上模擬生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所具有的智能行為，解決用傳統(tǒng)算法所不能勝任的智能信息處理問題。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制是將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與控制理論相結(jié)合而發(fā)展起來的智能控制方法。它已成為智能控制的一個新的分支，為解決復(fù)雜的非線性、不確定、不確知系統(tǒng)的控制
3、問題開辟了新途徑。6.1.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展簡史神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究始于1943年，至今已經(jīng)歷了50多年的漫長歷程，并且不是從一開始就受到廣泛關(guān)注的，而是經(jīng)歷了一條從興起到蕭條，又從蕭條到興盛的曲折發(fā)展道路。具體說來，大致可為以下4個階段：2.低潮期（1969-1982年）受當(dāng)時神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論研究水平的限制，加之受到馮·諾依曼式計算機(jī)發(fā)展的沖擊等因素的影響，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究陷入低谷。但在美、日等國仍有少數(shù)學(xué)者繼續(xù)著網(wǎng)絡(luò)模型和學(xué)習(xí)算法的研究，提出了許多有意義的理論和方法。例如，1969年，Grossberg提出了
4、至今為止最復(fù)雜的ART神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。1972年，Kohonen提出了自組織映射的SOM模型。3．復(fù)興期（1982-1986年）1982年，物理學(xué)家Hopfield提出了Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，該模型通過引入能量函數(shù)，實現(xiàn)了問題優(yōu)化求解，1984年他用此模型成功地解決了旅行商路徑優(yōu)化問題(TSP)。這一成果的取得使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究取得了突破性進(jìn)展。1986年，在Rumelhart和McCelland提出了一種著名的多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，即BP網(wǎng)絡(luò)，該網(wǎng)絡(luò)是迄今為止應(yīng)用最普遍的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。4．高潮時期(1
5、986年至現(xiàn)在)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從理論走向應(yīng)用領(lǐng)域，出現(xiàn)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片和神經(jīng)計算機(jī)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逐漸在模式識別與圖像處理(語音、指紋、故障檢測和圖像壓縮等)、控制與優(yōu)化、預(yù)測與管理(市場預(yù)測、風(fēng)險分析)、通信等領(lǐng)域得到成功的應(yīng)用。6.1.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理單個（生物）神經(jīng)元模型的示意圖如下圖所示。人腦大約包含1012個神經(jīng)元，分成約1000種類型，每個神經(jīng)元與102-104個其他神經(jīng)元相連接，形成極為錯綜復(fù)雜而又靈活多變的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。每個神經(jīng)元雖然都十分簡單，但是如此大量的神經(jīng)元之間、如此復(fù)雜的連接卻可以演化出豐
6、富多彩的行為方式。神經(jīng)系統(tǒng)的基本構(gòu)造是神經(jīng)元（神經(jīng)細(xì)胞），它是處理人體內(nèi)各部分之間信息傳遞的基本單元。每個神經(jīng)元都由一個細(xì)胞體、一個連接其他神經(jīng)元的軸突和一些向外伸出的較短分支——樹突組成。軸突的功能是將本神經(jīng)元的輸出信號（興奮）傳遞給別的神經(jīng)元，其末端的許多神經(jīng)末梢使得興奮可以同時傳遞給多個神經(jīng)元。樹突的功能是接收來自其他神經(jīng)元的興奮。神經(jīng)元細(xì)胞體將接收到的所有信號進(jìn)行簡單的處理，由軸突輸出。神經(jīng)元的軸突與另外神經(jīng)元相連的部分稱為突觸。神經(jīng)元由4部分構(gòu)成：(1)細(xì)胞體(主體部分)：包括細(xì)胞質(zhì)、
7、細(xì)胞膜和細(xì)胞核；(2)樹突：用于為細(xì)胞體傳入信息；(3)軸突：為細(xì)胞體傳出信息，其末端是神經(jīng)末梢，含傳遞信息的化學(xué)物質(zhì)；(4)突觸：是神經(jīng)元之間的接口(104一105個每神經(jīng)元)。一個神經(jīng)元通過其軸突的神經(jīng)未梢，經(jīng)突觸與另外一個神經(jīng)元的樹突連接，以實現(xiàn)信息的傳遞。由于突觸的信息傳遞特性是可變的，隨著神經(jīng)沖動傳遞方式的變化，傳遞作用強(qiáng)弱不同，形成了神經(jīng)元之間連接的柔性，稱為結(jié)構(gòu)的可塑性。神經(jīng)元具有如下功能：(1)興奮與抑制：如果傳入神經(jīng)元的沖動經(jīng)整合后使細(xì)胞膜電位升高，超過動作電位的閾值時即為興奮
8、狀態(tài)，產(chǎn)生神經(jīng)沖動，由軸突經(jīng)神經(jīng)未梢傳出。如果傳入神經(jīng)元的沖動經(jīng)整合后使細(xì)胞膜電位降低，低于動作電位的閾值時即為抑制狀態(tài)，不產(chǎn)生神經(jīng)沖動。(2)學(xué)習(xí)與遺忘：由于神經(jīng)元結(jié)構(gòu)的可塑性，突觸的傳遞作用可增強(qiáng)和減弱，因此，神經(jīng)元具有學(xué)習(xí)與遺忘的功能。決定生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能的3大要素為：(1)神經(jīng)元(信息處理單元)的特性；(2)神經(jīng)元之間相互連接的形式-----拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)；(3)為適應(yīng)環(huán)境而改善性能的學(xué)習(xí)規(guī)則。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是以工程技術(shù)手段來模擬人腦神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)與特征的系統(tǒng)。利用人工神經(jīng)元可以構(gòu)成各種不同拓
