5、神经网络在系统辨识与控制中的应用

神经网络在系统辨识与控制中的应用

在当今的科技领域，神经网络在动态系统的辨识与控制方面展现出了巨大的潜力。下面将详细介绍基于正交激活函数的神经网络（OAFNN）以及多层递归神经网络在系统辨识与线性控制系统综合和调优中的应用。

OAFNN的架构与特性

OAFNN架构的开发旨在应用于未知动态系统的辨识和自适应控制。其激活函数可以是任何正交函数，这为其带来了极大的灵活性。这些正交函数在系统辨识和控制方面具有诸多吸引人的特性，比如不存在局部极小值，并且参数收敛速度快。

谐波以及基于勒让德多项式的OAFNN具备单轮学习能力。在系统辨识和控制的应用中，针对频域和时域分别开发了相应的方案。

• 频域应用 ：傅里叶级数神经网络（FSNN）被用于频域应用，涵盖了神经网络频谱分析仪、传递函数辨识、描述函数辨识、神经自整定调节器以及神经模型参考自适应系统等方面。
• 时域应用 ：开发了基于OAFNN的离散非线性系统辨识和直接自适应控制方案。通过类似李雅普诺夫分析的方法，保证了整体的稳定性。

实验结果表明，神经模型参考自适应控制器（频域）和直接自适应神经控制器（时域）能够满足实时控制目标，并且能够以较低的跟踪误差跟踪期望轨迹。通过仿真和实验结果，充分展示了OAFNN卓越的模型学习能力。

多层递归神经网络在合成和调整线性控制系统中的应用

多层递归神经网络可用于通过极点配置来合成线性控制系统。下面将详细介绍其在计算线性状态反馈控制器的反馈增益矩阵以及渐近状态估计器的输出增益矩阵方面的应用。