1、径向基函数（RBF）神经网络控制在机械系统中的应用与解析

径向基函数（RBF）神经网络控制在机械系统中的应用与解析

1. 神经网络控制概述

在当今的工程领域中，控制策略的发展一直是研究的热点。传统的控制理论，如现代控制理论中的自适应和最优控制技术，以及经典控制理论，大多基于系统的线性化，这就要求在应用这些技术之前，必须先建立精确的数学模型。然而，在许多实际应用场景中，系统存在着大量的非线性特性、未建模动态、不可测量的噪声以及多回路等复杂情况，这使得传统控制方法在实施时面临诸多挑战。

神经网络控制技术的出现，为解决这些复杂问题提供了新的思路。自20世纪40年代提出神经网络的计算能力概念以来，神经网络技术得到了飞速发展，并在学习、模式识别、信号处理、建模和系统控制等多个领域取得了成功应用。其具有高度并行结构、学习能力、非线性函数逼近、容错性以及高效的模拟VLSI实时应用等优势，这些优势极大地推动了神经网络在非线性系统识别和控制中的应用。

1.1 为何选择神经网络控制

选择神经网络控制主要基于以下几个重要原因：
- 自学习能力 ：神经网络可以通过训练学习任何函数，这一特性消除了传统自适应和最优控制方法中复杂且困难的数学分析过程。
- 非线性映射能力 ：多层神经网络中的隐藏神经元包含激活函数，这为解决高度非线性控制问题提供了有效的非线性映射能力，而传统控制方法在这类问题上往往缺乏实际解决方案。
- 对先验信息要求低 ：传统的自适应和最优控制技术在实施前需要大量关于被控对象的先验信息，如精确的数学建模。而神经网络控制器由于其自学习能力，不需要如此大量的信息，因此能够在更广泛的不确定