Advertisement

BP神经网络用于非线性系统辨识，并设计了模型参考自适应控制器。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
该文档涵盖实例研究、文档分析、设计流程以及MATLAB仿真程序等内容。首先，通过运用自编的BP神经网络，对一系列复杂的非线性系统进行辨识建模，随后，则采用模型参考自适应控制方法，进而设计出NNMARC控制器。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于BP神经网络的非线性系统辨识及模型参考自适应控制设计
    优质
    本研究探讨了利用BP神经网络对复杂非线性系统的识别方法，并提出了一种以模型为参照的自适应控制系统设计方案，旨在优化非线性动态系统的性能。 内容包括实例分析、文档解析、设计流程以及MATLAB仿真程序。首先使用BP网络对非线性系统进行辨识，然后利用模型参考自适应方法设计NNMARC控制器。
     
  • 基于BP神经网络的非线性系统辨识方法研究.m
    优质
    本文探讨了利用BP（反向传播）神经网络对非线性系统的识别技术，提出了一种改进的BP算法以提高复杂非线性动态系统的建模精度和效率。 利用BP神经网络进行非线性系统辨识的详细MATLAB代码可以参考相关文章。关于具体的实现方法和技术细节，可参阅有关文献或教程以获取更多帮助。原文中提供了相关的理论背景及步骤指导，有助于理解如何应用BP神经网络解决此类问题。
     
  • 基于自适应神经网络的非线性系统控制方法研究
    优质
    本研究聚焦于开发和应用自适应神经网络技术，以优化非线性系统的控制性能。通过构建智能控制系统，探索其在复杂环境下的适用性和有效性。 针对一类具有非仿射函数及下三角结构的受干扰未知非线性系统，本段落提出了一种新的自适应神经网络控制方法。该方法适用于严格反馈不确定系统和纯反馈系统的更广泛情况。基于Backstepping设计思想，证明了闭环信号在半全局范围内的最终一致有界性，并解决了控制方向及奇异问题。通过仿真验证了此方法的有效性。
     
  • 基于BP神经网络的系统识别与自适应控制MATLAB代码
    优质
    本项目通过运用BP（反向传播）神经网络在MATLAB平台上实现系统的识别及自适应控制算法，并提供相应的源代码。 BP神经网络系统辨识及自适应控制的MATLAB代码非常值得一看。
     
  • 非线性自回归神经网络模型
    优质
    非线性自回归神经网络模型是一种通过历史数据预测未来值的深度学习技术，适用于时间序列分析和预测。 非线性自回归神经网络（Nonlinear AutoRegressive eXogenous Neural Network，简称NARX）在机器学习领域被广泛应用于时间序列预测与控制系统建模中。这种模型能够处理复杂的非线性关系，并因此具有较强的模式识别能力。 传统的自回归模型（AR）仅考虑了过去的输出值来决定当前的输出；而在扩展的自回归模型（ARX）中，除了过去的数据外还加入了输入的影响因素。NARX神经网络在此基础上增加了神经网络结构，能够学习并捕捉到输入与输出之间的非线性关系，并因此提高了预测和控制的效果。 一个典型的NARX网络包含以下组成部分： 1. 输入层：接收来自外部环境或前一时刻的信号。 2. 隐藏层：通过激活函数（如Sigmoid、Tanh或ReLU）将输入转换为复杂的特征表示，这是处理非线性问题的关键环节。 3. 输出层：根据隐藏层的信息预测当前系统的输出。 训练NARX网络通常包括两个主要步骤： - 参数优化：通过反向传播算法调整权重以减小预测值与实际值之间的差距； - 模型验证：利用交叉验证或保留一部分数据作为测试集来评估模型的泛化性能。 在实践中，选择合适的超参数（如神经元数量、学习率等）对NARX网络的表现至关重要。这些设置不当可能导致过拟合或者欠拟合问题。适当的调整可以显著提高预测精度和控制效率。 使用Matlab内置的Neural Network Toolbox可以帮助构建和训练NARX模型。该工具箱提供了创建网络结构（如`nnet`函数）、执行训练过程（如`train`函数）以及进行仿真测试（如`simg`函数）的功能，并支持通过全局搜索优化来调整超参数。 具体步骤包括定义网络架构、设置训练选项、处理数据集及评估模型性能。如果初次尝试效果不佳，可以通过进一步的调优和重复训练提高其表现水平。 总之，非线性自回归神经网络（NARX）是解决动态系统中复杂问题的有效工具之一。通过精细调整超参数并进行充分训练后，可以有效捕捉到数据中的模式，并实现高精度的时间序列预测与控制系统设计。
     
  • 基于神经网络的自适应PID控制方法 结合RBF（BP）神经网络与PID控制器构建了神经网络PID控制器，并利用传递函数进行分析。
    优质
    本文提出了一种结合径向基函数(BP)神经网络和传统PID控制器的自适应控制系统，通过优化PID参数提高了系统的响应性能。采用了传递函数方法对系统稳定性进行了深入研究与验证。 基于神经网络的自适应PID控制器通过结合RBF（BP）神经网络与PID控制器建立了神经网络PID控制器，并利用传递函数进行系统建模。该方法能够自动调整PID参数，从而实现对方波信号的有效跟踪。程序中包含了详细的注释以方便理解。
     
  • 基于BP神经网络的神经元网络与自适应PID控制算法
    优质
    本研究探讨了将BP神经网络应用于神经元网络，并结合自适应PID控制算法优化控制系统性能的方法。通过模拟实验验证其在动态系统中的有效性及优越性。 在当前的 Simulink 模块库中找不到关于 BP 神经网络的封装模块，因此单独使用这些模块无法完成完美的设计仿真。这时需要用到 S 函数来连接 MATLAB 和 Simulink 的程序，并在此构造神经网络的学习算法。学习速率设为 xite，惯性因子设为 alfa；隐含层加权系数记作 wi，输出层加权系数记作 wo。 在进行仿真之前需要先初始化参数和变量。当仿真开始后，首先建立一个传递函数模型，并对其进行离散化处理以提取分子分母项。三个输出值分别对应 PID 控制器中的比例增益 Kp、积分增益 Ki 和微分增益 Kd 参数。 接下来是不断更新这些参数的过程：通过反复进行数据方向传播和误差对比，每次循环后都会自动调整每个神经元的权值和阈值，直到找到最佳解或达到预定迭代次数为止。
     
  • 基于BP神经网络的性别识别研究-神经网络-性别识别-MATLAB-BP神经网络应用
    优质
    本文探讨了利用MATLAB平台下的BP（反向传播）神经网络技术进行性别识别的研究方法与应用实践，旨在优化性别分类模型。 《MATLAB神经网络与实例精解》一书由陈明著，第6章中的例6.1程序是一个基于BP（Backpropagation）神经网络的性别识别示例，这是学习BP神经网络的经典案例。
     
  • 基于BP神经网络的非线性系统建模与非线性函数拟合
    优质
    本研究探讨了利用BP神经网络对非线性系统的建模及其在非线性函数逼近中的应用，旨在提升模型预测精度和泛化能力。 BP神经网络在非线性系统建模中的应用主要体现在非线性函数拟合方面。通过构建合适的BP神经网络模型，可以有效地对复杂的非线性关系进行逼近和预测。这种方法广泛应用于各种需要处理复杂模式识别与回归问题的场景中。
     
  • 基于小脑模型的机器臂自适应神经网络控制系统.pdf
    优质
    本文提出了一种基于小脑模型的机器臂控制策略，结合了自适应技术和神经网络算法，以提高系统的动态响应和鲁棒性。通过仿真实验验证了所提方法的有效性和优越性。 基于小脑模型的机器臂自适应神经网络控制的研究论文探讨了利用小脑模型算法（Cerebellar Model Articulation Controller, CMAC）与自适应神经网络相结合的方法，以提高机器臂控制系统在复杂环境中的灵活性和准确性。该方法通过模拟人脑小脑区域的学习机制来优化机器人运动规划，并实现对未知动态变化的快速响应能力。研究结果表明，这种集成控制策略能够有效提升机械手臂的操作性能，在工业自动化等领域展现出广泛应用前景。