基于Matlab神经网络控制仿真研究

《基于Matlab神经网络控制仿真研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、http://www.paper.edu.cn基于Matlab神经网络控制仿真研究袁健，张文霞（青岛科技大学自动化与电子工程学院，山东青岛266042）摘要：介绍了基于神经网络的直接逆控制和模型参考自适应控制的基本原理，然后把它应用在一个简单的二阶系统控制中，并对其进行了仿真，该仿真是使用MATLAB神经网络工具箱完成的。最后对比了不同的控制方法以及不同的训练样本容量对控制结果的影响。关键词：神经网络直接逆控制模型参考自适应控制1．简介近年来，随着社会经济的发展，对控制系统的设计要求日益提高，传统的控制理论及传统的智能控制方法已经很难满足需要。神经网络控制一起

2、独特的优点受到控制界的关注，在控制系统中得到日益广泛的应用，这主要来自以下三方面的动力：处理越来越复杂系统的需要；实现越来越高的设计目标的需要；在越来越不确定情况下进行控制的需要。用神经网络设计的控制系统，具有高度的自适应性和鲁棒性，对于非线性和不确定性系统也取得了满意的控制效果，这些效果[1]是传统的控制方法难以达到的。本文对一简单的二阶系统分别采用了直接逆控制和模型参考自适应控制，通过仿真来分析其控制效果。并研究了不同样本容量对仿真结果的影响。2．直接逆控制原理这种方法是将神经网络直接作为控制器串联于实际系统之前，其系统结构如图1所示。它的主要思想是利用神

3、经网络的逼近能力对系统的逆动态进行建模，以使得整个系统的输入输出为恒等映射，从而实现高性能的控制。该方法结构简单，可充分利用神经网络的建模能力，但系统的初始响应取决于网络的初始权值，图1神经网络直接逆控制Fig.1Neuralnetworkdirectinversecontrol[2]控制开始投入时系统鲁棒性欠佳。系统控制特性取决于模型的精确程度，当模型存在误差或对象有扰动时，容易造成系统不稳定。直接逆动态控制的原理可描1http://www.paper.edu.cn述为：y(t+1)=g(y(t),Λ,y(t−n+1),u(t),Λ,u(t−m))；神经网络

4、的训练过程可描述为：−1uˆ(t)=gˆ(y(t+1),y(t),Λ,y(t−n+1),u(t),Λ,u(t−m))。3．模型参考自适应控制原理如图2所示。当非线性系统为仿射系统时，控制器特性由辨识模型直接获得。当非线性系统为非仿射系统时，控制器也采用神经网络实现。这时神经网络控制tpt器的训练方式用类似于逆动态辨识的方案，但这时的误差函数为e=

5、

6、y-y

7、

8、。式中，pty为对象实际输出，y为参考模型的输出。由于辨识模型和控制器均采用神经网[3]络，因此增加了系统的鲁棒性。图2自适应控制系统模型Fig.2Systemmodelofadaptivecontrol

9、4．直接逆控制设计4.1被控对象：如图3所示，本文的控制对象是一简单的二阶系统。其传递函数是：3y′′(t)+y′(t)+y(t)+y(t)=u(t)图3被控对象Fig.3Controlledobject4.2神经网络设计：采用单隐层神经网络，输入层4个神经元，隐层5个神经元，2http://www.paper.edu.cn−x1−e[4]输出层1个神经元。隐层作用函数为：y=，输出层为线性输出。−x1+e4.3训练算法：采用MaLevenberg-rquardt算法，系统模型如图4。图4直接逆控制系统模型Fig.4Systemmodelofdirectinv

10、ersecontrol5．模型参考自适应控制的设计模型参考自适应控制是采用Gauss-Newton算法，系统模型如图2。前向网amplitudeamplitude图5产生的输入输出数据Fig.5Inputandoutputdata络的训练仍采用直接逆控制时的数据对，神经网络控制器的结构也同直接逆控制[5]时的一样。6．系统仿真过程6.1产生训练数据：产生一个最大幅值为12、频率不定的方波序列，通过被控对象，得到输出。这样总共产生1000组数据，其中前500组用作训练，后500组[6]可以用来检验控制结果。如图5所示。6.2训练和仿真结果：3http://www

11、.paper.edu.cn在控制过程中，当参考信号为方波时，经过500次训练后，其控制结果如图6。amplitudetime(samples)图6500次直接逆控制结果Fig.6Trainingresultof500timesdirectinversecontrol经过1000次训练后，其控制结果如图7。当采用模型参考自适应控制时，每200次采样，amplitudetime(samples)图71000次直接逆控制结果Fig.7Trainingresultof1000timesdirectinversecontrolReferenceandoutputsign

12、al20amplitude-20204