神经网络内模控制

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1、目录摘要IAbstractII1绪论11.1选题背景和意义11.2国内外同类研究或同类设计的概况综述11.3立题依据31.4本文所做的主要工作32神经网络的基本原理52.1人工神经元模型52.2神经网络的学习方式和学习规则62.3神经网络的特点73基于神经网络的内模控制系统83.1内模控制的简介83.2内模控制的发展现状83.3内模控制的基本原理83.5线性内模控制器的设计93.6神经非线性内模控制114基于BP神经网络的内模控制144.1BP神经网络144.1.1BP神经网络的结构144.1.2BP神经网络的算法154.2基于BP网络的内模控

2、制仿真研究204.1.1BP网络的算法流程204.2.2神经网络模型结构和算法214.3具体对象的仿真224.3.1线性系统的内模控制224.3.2非线性系统的内模控制24参考文献28致谢29附录A30附录B34基于神经网络的非线性内模控制摘要本毕业设计主要研究了基于神经网络的非线性内模控制系统。内模控制从其诞生开始就因为结构简单、参数调节灵活等优点表现出了强大的生命力，并且得到了广泛的应用。神经网络内模控制融合了内模控制鲁棒性（指在不确定因素存在情况下，系统保持其原有性质的能力）、抗干扰能力强的优点和神经网络自适应控制的优点，受到了自动控制理

3、论界的普遍关注。本文主要针对基于神经网络的线性与非线性内模控制展开研究，探测其鲁棒性，抗干扰能力，以及跟踪逼近各种信号的能力。我们将研究基于BP神经网络内模控制的辨识，建立对象模型及其逆模型，并且完成系统模型的建立，以MATLAB为工具，对系统进行仿真实验与研究。关键字：神经网络、内模控制、非线性系统、MatlabIINeuralnetworkbasednonlinearinternalmodelcontrolAbstractThemaingraduationneuralnetworkbasednonlinearinternalmodelcon

4、trolsystem.Internalmodelcontrolfromthestartbecauseofthebirthofsimplestructure,flexibleregulation,etc.parametersshowedastrongvitality,andhasbeenwidelyused.Neuralnetworkinternalmodelcontrolcombinestherobustnessofinternalmodelcontrol(definedasthepresenceofuncertainty,thesystem'

5、sabilitytomaintainitsoriginalnature),anti-interferenceabilityoftheadvantagesandtheadvantagesofneuralnetworkadaptivecontrol,byautomaticcontroltheorycommunity'sattention.Inthispaper,basedonneuralnetworksforlinearandnonlinearinternalmodelcontrolofastudytodetectitsrobustness,noi

6、seimmunity,andtrackingforavarietyofsignals.WewillstudytheBPneuralnetworkbasedonidentificationofinternalmodelcontrol,theestablishmentoftheobjectmodelandtheinversemodel,andtocompletethesystemmodeltoMATLABasatoolforthesystemsimulationandresearch.Keywords:neuralnetworks, interna

7、lmodelcontrol,nonlinearsystem,MatlabII青岛农业大学机电工程学院本科毕业设计（论文）1绪论1.1选题背景和意义在人工神经网络的研究成果的基础上，并且与控制系统理论相结合，从而发展出了神经网络控制理论，它已经成为了自动控制领域的前沿学科之一。神经网络采用类似人脑的功能，它不仅在结构上是并行的，而且其处理问题方式也是并行的，诊断信息输入之后可以很快地传递到神经元进行处理，提高了计算速度，非常适合处理大量的并行信息。神经网络本身具有很强的自适应能力。系统在知识表示和组织、诊断求解策略与实施等方面可根据生存环境自适应

8、自组织到自完善。再次，具有很强的自学习能力。神经网络是一种变结构系统，神经元连接形式的多样性和连接强度的可塑性，使其对环境的适应能力和对外界事物的学习