基于神经网络的系统辨识.ppt

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1、第十三章神经网络建模与控制主讲教师：付冬梅主要内容1、智能控制的产生和基本特征2、基于神经网络的系统辨识3、基于神经网络的系统辨识示例4、基于神经网络的系统控制5、基于神经网络的系统控制示例13.1智能控制的产生和基本特征寻找不需要建立（精确）数学模型的控制方案，研究能够按照操作人员的智力、经验及意识发布指令的控制器。（含辨识器）。凡是具备两个条件的智能学科都可以在智能控制上占一席之地：①能够模拟人脑的智力行为处理复杂性、不确定性、非线性对象。②不需要对象的精确数学模型便能逼近满意控制。智能控制阶段的研究对象是控制器，而传统控制理论的研究对象是被控对

2、象，两者都是闭环负反馈形式。1）辨识系统的基本结构系统辨识的主要任务就是选择辨识模型，确定输入信号和误差信号及其差值。2）辨识模型静态模型、动态模型、参数模型、非参数模型（阶跃响应、脉冲响应）、神经网络模型3）辨识系统中的误差准则其中，有各种选择，最多的是平方函数其中，是误差函数，定义区间为[0,M]被测系统×+干扰+辨识模型+e13.2基于神经网络的系统辨识4）神经网络辨识原理由误差准则可知，系统辨识本质上是一个优化问题。辨识的方法大体上分两种：①基于算法的辨识方法要求建立一个模型，该模型依赖于某个参数，把辨识转化成为对模型参数的估计。估计方法有：

3、最小二乘法（快，线性），梯度下降法，极大似然法。②基于神经网络的辨识方法在遇到不能线性化的非线性系统时，对应的模型难于转化成关于参数空间的线型模型。基于算法的辨识方法将束手无策。13.2基于神经网络的系统辨识基于神经网络的辨识系统结构图如下图所示。辨识不在意神经网络以什么形式去逼近实际系统，只关心神经网络的输出与被辨识系统的输出相差多少，可否为零。被辨识系统×+V(k)+辨识模型+y(k)×-延时u(k)e(k)13.2基于神经网络的系统辨识5）辨识系统中的非线性模型神经网络作系统辨识，主要用于非线性辨识和自适应。由于非线性系统在能控性、能观性、负反

4、馈调节、状态观测器设计等方面还没有成熟的作法。难度是非线性系统的辨识模型和控制模型不易选取，为此，用神经网络辨识非线性系统必须作一些假设限制：被控对象具有能控性、能观性。对所有可能的输入控制量u，被控对象的输出y存在并有界。在辨识模型中的神经网络允许一个或几个不同的神经网络结构用于被控对象。辨识模型的基本结构为包含神经网络的串—并联结构。13.2基于神经网络的系统辨识前两条为保证系统的稳定性和可辨性，第三条为了方便选择模型，简化处理过程，第四条限制主要是为了易于达到以下目的：由于输出y存在并有界，那么串—并联模型中的所有信号均有界，辨识模型易于稳定。

5、串—并联模型间无反馈，使从后向前的静态反向传输算法成为可能。当误差足够小时，不使用串—并联结构，只用并联结构也能有好的效果。在前述四种假设限制下，能够写出常用的一些非线性典型模型，现举例如下：13.2基于神经网络的系统辨识n=2,m=0时的并联结构如图3所示。u(k)-e(k+1)++×Z-1×a0a1Z-1++N+Z-1∑a0a1Z-1++g∑+×+y(k+1)图3并联结构①13.2基于神经网络的系统辨识n=2,m=0时的串联结构如图4所示。u(k)-e(k+1)++×Z-1×a0a1Z-1++N+Z-1∑a0a1Z-1++g∑+×+y(k+1)图

6、4串--并联结构13.2基于神经网络的系统辨识②结构同图3、图4，将g换为f.②③④后两种用神经网络实现起来较难。13.2基于神经网络的系统辨识6）非线性系统逆模型的神经网络辨识①什么叫系统的逆模型在正常情况下，对系统进行分析的主要任务就是：系统在一个控制信号的作用下，将会产生什么样的输出；产生什么样的运动轨迹。例如：y=f(x,u,T)输出状态输入系统的控制作用当输入u一定时，正常的系统分析过程是：已知T(t)，确定y(t)和x(t).系统T(t)y(t),x(t)13.2基于神经网络的系统辨识逆系统是：由y(t)和x(t)寻找控制信号T(t).系

7、统寻求T(t)y(t),x(t)已知T(t)y(t),x(t)或者是：由理想的y(t)和x(t)，如何寻找理想的T(t).13.2基于神经网络的系统辨识②系统分析逆模型的存在性在一个控制系统中，如果已知了运动的轨迹y(t)、x(t)要想求出它的控制信号T(t)，首先必然要知道这个控制信号是否存在？系统是否可逆？线型系统的可逆性问题实际上是一个能控性问题，即线性可控系统即是可逆系统。非线性则未必。但有如下定理存在：定理：如果对于u(k),f[y(k)…y(k-n),u(k)…u(k-m)]严格单调，那么系统在点[y(k)…y(k-n),u(k)…u(k

8、-m)]T处可逆。只有在所有点处可逆都成立，系统才是可逆的。③非线性系统的逆模型非线性系统的逆模型研究包括逆