模糊神经网络自适应控制

为实现复杂生产过程的自适应控制，设计了一类基于模糊神经网络控制器的自适应控制策略，仿真结果表明，该算法对复杂动态过程的控制具有良好的适应性。     

一类耦合系统的直接自适应神经网络控制

针对一类具有未知常数控制增益的耦合大系统，根据滑模控制原理，利用多层神经网络的逼近性质，提出了一种直接自适应滑模控制器的设计方案．通过在线调节神经网络的连接权、滑模控制增益，实现了对动态不确定性及建模误差的自适应补偿．利用李亚普诺夫方法，证明了自适应控制系统是全局稳定的，跟踪误差收敛到零．     

神经网络自适应控制的研究进展

关于人工神经网络与自适应结合的研究,近年来已成为智能控制学科的热点之一,已有大量的研究成果见诸各种学术刊物和会议论文.自适应具有强鲁棒性,神经网络则具有自学习功能和良好的容错能力,神经网络自适应控制由于较好地结合了二者的优点而具有强大的优势.本文较系统地综述了神经网络自适应控制的研究进展,讨论了神经网络自适应的主要模型和算法,并就其存在的一些问题、应用与发展趋势进行了探讨.     

基于动态神经网络的人工环境自适应控制

本文将动态ＢＰ网络应用于双输入双输出非线性耦合系统的自适应控制，并利用递归最小二乘法来训练该网络，ＲＬＳ算法具有收敛速度快，抗噪声能力强等优点，还避免了常规ＢＰ算法中学习率选取困难的难点。     

基于神经网络的铸坯凝固过程自适应控制

对铸坯冷却过程模型进行了改进,同时采用最小方差自适应控制策略和多层前馈神经网络技术,设计了一种铸坯表面温度自适应控制器,该方法克服了传统的拉速配水和根据传热学模型控制喷水的不足,具有一定的实用价值.     

具有多神经网络的自适应预测控制

提出了一种将多神经网络，自适应控制和预测控制相结合的方法，用以解决复杂系统的控制问题，并从数学模型、网络结构及算法进行了研究、最后给出了模拟结果。     

基于神经网络的自适应控制研究进展

综述了近年来神经网络自适应控制的研究现状,阐述了神经网络自校正、模型参考自适应控制和内模控制,并对其构成与特点进行了分析。在此基础上,指出了神经网络自适应控制研究中存在的主要问题,展望了神经网络自适应控制未来的研究方向。     

神经网络与PID结合的机器人自适应控制

提出了一种基于神经网络与ＰＩＤ控制相结合的机器人自适应控制系统。为加快神经网络的学习过程，研究了有效的启发式学习算法。以二关节机器人为对象仿真表明，该控制系统能使机器人跟踪希望轨迹，其系统响应跟踪精度及鲁棒性优于常规的控制策略。     

基于动态面控制的MIMO自适应神经网络控制

针对一类具有未知函数控制增益的多输入多输出(M IM O)非线性系统,基于后推设计方法和动态面控制技术,提出一种间接自适应神经网络控制方案.该方案通过引入1阶滤波器,消除了后推设计中由于反复对虚拟控制的求导而导致的复杂性问题,并避免了反馈线性化方法可能出现的控制器奇异性问题,参数估计无需使用投影算法.利用李亚普诺夫方法,证明了闭环系统半全局一致终结有界,通过适当选取设计常数,跟踪误差可收敛到原点的一个小邻域内.仿真结果表明了该方法的有效性.     

未知控制方向的复杂动态网络的自适应同步方案

目的对一类未知控制方向的线性耦合复杂动态网络设计自适应同步方案。方法使用Nussbaum函数处理控制方向未知的问题;构造Lyapunov函数,设计自适应控制输入。结果得到同步的一个充分条件和所有信号的有界性。结论通过一个数值算例表明所提出方法的有效性。     

基于动态神经网络的一类非线性组合系统自适应控制

针对一类非线性组合大系统,提出一种用动态神经网络逼近组合大系统的新型设计方法·首先由动态神经网络辨识非线性组合大系统,也就是利用动态神经网络逼近系统的未知项和互联项,其次设计控制器使实际系统的状态来跟踪参考模型的轨迹·利用Lyapunov稳定性理论保证跟踪误差和其他信号是最终一致有界的·通过一个非线性系统例子的仿真证明这种设计方法的可行性·这种设计方法能够解决大系统中最为复杂的互联项问题,得出基于神经网络的自适应控制律·     

基于径向基函数神经网络迟滞非线性自适应控制

提出了一种新的动态迟滞非线性模型．将一定数量不同死区宽度的backlash模型并行相加,作为一个动态系统以仿真执行器中的迟滞特性．利用该模型,采用伪控制方法设计了一套具有未知迟滞特性非线性系统的神经网络自适应控制方案,通过自适应算法来调整干扰项的上限．采用Lyapunov稳定性理论进行了严格证明,仿真试验验证了所提方案的有效性．     

神经网络在控制领域中的应用

本文综述了近年来神经网络在控制领域的应用情况，并讨论了存在的问题和发展趋势。     

一类非线性MIMO系统的神经网络直接自适应鲁棒解耦控制

针对一类未知非线性MIMO系统(多输入/多输出系统),应用“主导输入”的概念,基于神经网络理论提出一种直接自适应鲁棒解耦控制方法.该方法不仅保证了闭环系统的稳定,而且使外部干扰、神经网络逼近误差及输入对输出的交叉耦合对跟踪误差的影响衰减到给定的水平.     

含时滞的单输入单输出的非线性系统的自适应神经网络控制

对一类含时滞的单输入单输出的非线性系统提出了一种新的自适应神经网络控制方法.利用径向基神经网络来估计未知的连续函数.在设计中利用积分型Lyapunov-Krasovskii来消除未知的时滞.该文的结果的主要优点是:不仅有效地避免了控制奇异问题,也消除了对未知虚拟控制条件的限制.     

过热汽温的模拟柔性神经网络直接自适应控制系统

提出一种模拟复合正交柔性神经网络,并应用于电厂过热汽温的直接自适应控制方法。模拟柔性神经网络被用作为过热汽温控制系统中的主、副调节器,以改善控制系统的动态性能。神经网络采用5层网络结构,网络隐层节点采用带参数的Sigmoid函数构成的Laguerre（拉盖尔）复合正交多项式。网络在学习过程中,输入层与隐层之间不用调整权值,仅连续调整输出层与隐层之间的权值和隐层中Sigmoid函数的参数,以提高网络的学习适应性。网络隐层节点（处理元）是复合正交多项式的展开项,展开项的多少决定着网络的学习速度和精度。通过对具有严重参数不确定性、扰动以及大迟延的电厂过热汽温被控对象进行仿真研究,结果表明控制系统的干扰和超调明显减小,在控制系统的动态性能上,所提控制方法优于常规控制方法。电厂过热汽温控制取得了令人满意的效果。     

前向神经网络在自适应控制中应用的研究

论述了前向神经网络自适应控制系统，论证了基于逆向建模的前向神经网络自适应控制方案的可行性，研究提出由该控制方案构成的控制系统不仅结构简单，易于实现，而且具有满意的动态指标．文中还通过一个水槽温度控制系统，进行了神经网络自适应控制仿真，给出了上述神经网络自适应控制方案的具体实现步骤并得出一些结论     

一种基于小波神经网络的自适应控制方法

提出了一种基于小波神经网络的自适应控制方法,该方法利用两个小波神经网络作为自适应系统的辩识器和控制器来构成自适应控制系统。由于小波函数具有紧支性以及神经网络的非线性映射能力,因而在所构成的控制系统中,辨识器能更准确地近似具有较强非线性被控对象的动态特性,控制器能产生较为复杂的控制规律。仿真结果表明,该系统比一般神经网络控制系统具有调节速度快和超调小等更好的控制效果。     

未知非线性系统的神经网络自适应鲁棒控制

针对一类未知非线性系统,基于神经网络理论提出一种间接自适应控制方法,该方法不仅保证了闭环系统的稳定,而且使外部干扰、神经网络逼近误差对跟踪误差的影响衰减到给定的水平.