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第
28
卷第
4
期
武汉理工大学学报·信息与管理工程版
Vol.
28
No. 4
2006
年
4
月
JOURNAL
OF
WUT
(l
NFORMATION
&
MANAGEMENT
ENGINEERING)
Ap
r.
2006
文章编号:
1007-144X
(2006)04
一
0017
一
05
神经网络自适应控制系统的特性、应用与发展
江征风,高晋华
(武汉理工大学机电工程学院,湖北武汉
430070)
摘
要:吸收了人工智能有关思想的智能控制,近年来控制理论界发挥着越来越重要的作用,而人工神经网络
控制又成为其重要的分支。尤其是神经网络自适应控制,由于较好地结合了神经网络和自适应控制的优点,
更是引起人们及智能控制界的极大兴趣。系统地阐述了神经网络自适应控制的研究进展,介绍了神经网络自
适应控制的不同结构模型和特性,并讨论了目前尚存在的问题,及其应用、发展趋势等。
关键词=智能控制
z
神经网络;自适应控制
中图法分类号
:TP273.
2;TP273.
5
文献标识码
:A
1
引言
自动控制理论与人类社会的发展密切相关。
电子计算机的出现和迅速发展,计算和信息处理
水平的不断提高,促使自动控制理论朝着更复杂、
更严密的方向发展。智能控制是针对系统的复杂
性、非线性、不确定性而提出来的,它研究的主要
目标不再是被控对象,而是控制器本身
[1]
。基于神
经网络的智能控制系统
20
世纪
80
年代一经提出
后,在理论和应用上都取得了突破性进展。人工神
经网络
ANNCArtificial
Neural
Network)
,简称神
经网络,是在现代神经科学的基础上提出来的,是
对人脑或自然神经网络若干基本特征的抽象和模
拟凶。神经网络已被证明具有逼近任意连续有界
非线性函数的能力
[3]
它的诸多优点,如强鲁棒性
和容错性、自适应能力等,为复杂系统的控制提供
了一条新的思路和选择。神经网络控制系统的结
构形式有多种,笔者着重介绍神经网络自适应控
制方法。自适应控制
ACCAdaptive
Contro
l)是为
了使系统在内部及外界情况发生变化或未知的条
件下,仍能顺利运行,通常包括自适应处理单元和
补偿器。然而,自造应控制系统本质上是一个非线
性随机控制系统,很难为其找到合适的数学模型,
传统的方法难以对其进行控制。神经网络在解决
高度非线性和严重不确定系统的控制方面显示出
收稿日期
:2005-12-29.
它的巨大潜力。为了充分发挥自适应控制技术的
优越性能,提高控制的鲁棒性、实时性、容错性以
及对控制参数的自适应和学习能力,更有效地实
现对一些非线性复杂过程的控制,人们将自造应
控制与神经网络适当结合,组成基于神经网络的
自适应控制系统
[4-18J
。
2
神经网络自适应控制系统及呆特性分析
2.
1
神经网络自适应控制
对于越来越复杂的系统,将自适应控制等先
进控制方法用于实际控制时还存在一些问题。就
一般的过程控制系统而言,自适应控制器的设计
相当复杂。神经网络自适应控制系统是基于自适
应的基本原理,利用神经网络的特点和理论设计
而成的,简化了单纯自适应控制系统设计的复杂
性,发挥了自适应与神经网络的各自长处。自适应
控制可保证在被控对象结构参数和初始条件发生
变化或目标函数(评价函数)的极值点发生漂移
时,能够自动地解得最优工作状态[飞神经网络对
于复杂不确定问题的自适应能力,可以用作控制
系统的补偿环节和自适应环节;神经网络对任意
非线性关系的描述能力,可以用于系统的辨识和
控制;神经网络的快速优化计算能力,可以用于复
杂控制问题的优化计算。目前,神经网络在自适应
控制系统中可在基于模型的各种控制结构中充当
作者简介:江征风(1
949
一)
.男,湖北武汉人,武汉理工大学机电工程学院教授.
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