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人工神经元网络在控制系统中的应用
徐耀玲
学位类型工学硕士
导师戴汝为
1989-08-01
学位授予单位中国科学院自动化研究所
学位授予地点中国科学院自动化研究所
学位专业控制理论与控制工程
摘要在古典或现代控制理论中,系统设计一般分为两个步骤:通过系统辨识建立系统的数 学模型;根据模型设计相应的控制器,以达到所要求的性能指标。然而,实际控制过程往 往是复杂的,它具有时变性,非线性和不确定性,传统控制理论的单一、严格的数学解析 结构难于处理有关实际对象的一些模糊的或定性的信息,和运用人的经验知识、技巧和直 觉推理,难于满足对复杂系统的设计要求,应用范围受到限制。借鉴人工智能理沦和方 法,仿效人的智能,实现对系统的控制便成为当前控制理论发展的趋势。 本文从将人工智能和控制理论相结合的动机出发,针对目前兴起的人工神经元网络理 论进行了详细的分析研究,利用它们的非线性、并行计算、信息分布性、自学习等特性, 尤其是BP模型的函数实现能力,在中科院自动化所智能系统部提供的人工神经元网络建 造工具NeuNet基础上,对化工生产缩聚反应的静态模型进行了辨识,与传统方法相比, 取得了良好的结果;提出了人工神经元网络控制器及其通用的自学习设计方法,对一般的 控制系统,设计了人工神经元网络控制器,它通过动态学习,不断调节控制器,直到系统 达到期望的动态特性。在此基础上,本文进一步对快速最优问题进行了研究,用人工神经 元网络控制器实现的开关控制与传统方法相比较,结果是令人满意的。研究表明,将人工 神经元网络运用到控制领域是可行的,它为控制系统的辨识,与设计提供了一条新的途 径,尤其当系统为多输人一一多输出或(和)非线性时,此方法的优势更为明显。
馆藏号XWLW130
其他标识符130
语种中文
文献类型学位论文
条目标识符http://ir.ia.ac.cn/handle/173211/6933
专题毕业生_硕士学位论文
推荐引用方式
GB/T 7714
徐耀玲. 人工神经元网络在控制系统中的应用[D]. 中国科学院自动化研究所. 中国科学院自动化研究所,1989.
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