14、神经网络在控制系统中的创新应用

神经网络在控制系统中的创新应用

在工业控制领域，神经网络正发挥着越来越重要的作用，它为解决传统控制方法面临的诸多难题提供了新的思路和途径。本文将深入探讨神经网络在三种不同控制系统中的应用，包括基于神经网络的前馈 - 反馈组合控制系统、用于非线性系统的在线学习 CMAC 神经网络控制方案以及通过神经网络实现的非线性系统极点配置控制。

基于神经网络的前馈 - 反馈组合控制系统

前馈 - 反馈控制在工业中应用广泛，但在实际应用中存在一些问题。该系统尝试利用神经网络来解决这些问题。其独特之处在于，干扰与前馈控制动作之间的动态关系并非通过大量的输入 - 输出训练模式来训练，而是通过反馈控制器的输出或输入偏差来获得。

这种神经网络组合控制器功能强大且易于实际应用，在线训练能够保持良好的控制性能。例如，将神经前馈控制应用于 CCD 系统的氧气补充，证明了该方案的有效性。

用于非线性系统的在线学习 CMAC 神经网络控制方案

CMAC 神经网络控制方案是一种强大的实时非线性控制工具。传统的基于 CMAC 的学习控制器能有效减少跟踪误差，但在跟踪连续变量信号（如正弦波）时，由于累积误差的影响，CMAC 控制系统在长时间稳定跟踪后可能会突然发散。

为解决这一问题，提出了一种新的基于 CMAC 的自学习控制器。它将系统的动态误差作为 CMAC 的输入，避免了累积误差的影响，确保了系统的稳定性。
- CMAC 神经网络结构 ：输入空间的向量通过传感器获取，CMAC 将输入向量映射到概念内存 A 中的 C 个点。由于实际输入空间非常大，通过哈希编码将 A 映射到更小的物理内存 A’。输出 Y 是