第十三章神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模與控制(參考版)
2024-10-28 13:55本頁面
【正文】 ([)()(2)(2)(2)()()(?)()(?22 ??????????????kwkxfkwkukxkxkokokykukyiuiiiiiii i 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)控制 + 例 8，被控對象具有非線性特性，仿真模型為： )1())1(s in ()( ???? kukyky本例的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識模型采用例 7中的辨識模型，即 BP網(wǎng)絡(luò) : )(1,10, 221 ??????yeexfN xx控制器采用 PD結(jié)構(gòu)，即 : 可得仿真結(jié)果取式可得代入對于本例,)()()()13()()(?)()()(21223311?????????yykckeykwkukykcwkcwkuii 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)控制示例 + 4）神經(jīng)內(nèi)?？刂疲?IMC,Internal Model Control) 內(nèi)?？刂圃? 系統(tǒng)由三部分組成：對象、內(nèi)部模型、內(nèi)?？刂破鳎瑑?nèi)?？刂频幕窘Y(jié)構(gòu)如下圖所示： 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)控制示例 + 由結(jié)構(gòu)圖可知： )6()()](?)()[(1)(?)(1)()](?)()[(1)()()()5()]()([)](?)()[(1)()()4()1()4()()](?)([)()(?)()()3()()()()()2()()()()1()()()(11zvzpzpzDzpzDzRzpzpzDzpzDzYzvzRzpzpzDzDzuzuzpzpzvzYzYzEzuzpzvzYzEzDzuzEzRzE?????????????????????? 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)控制示例 + 例 9 用 PID神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行單變量非線性系統(tǒng)的控制 非線性系統(tǒng)模型為： ( ) 0 . 8 s in ( ( 1 ) ) 1 . 2 ( 1 )( ) 1 ( )( ) 0 . 0 5y k y k u kr k kvk? ? ? ???輸 入 信 號擾 動(dòng) 為控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖為： 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)控制示例 從仿真結(jié)果可以看到 PIDNN作為控制器與被控對象一起，作為廣義網(wǎng)絡(luò)，不需要進(jìn)行系統(tǒng)辨識，它使控制系統(tǒng)即能跟蹤輸入 r(k),又能有效的抑制擾動(dòng) v(k). 對于單位反饋控制系統(tǒng)，取準(zhǔn)則函數(shù)為： )3()1()()()()()()()2()2()1()1()(s g n)()()1()()()()1()(21)]()([21)(02122222??????????????????????kekekqiekqkekqkukukykykekkqkykwkwkekykrkEkiiii???其中 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)控制示例 ?)()1()()1()()()1()()1()()()1()()1()()()()()()1()(1()(s g n))(()()()()()1(113112111212111kykwkrkwkxkykwkrkwkxkykwkrkwkxkykrkrkrkxkxkqkqwkkkrkkwkwyDrDyIrIyprpiiiiiijiijij???????????????????????）其中 ???? 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)控制示例 。(,),1([21 ??????????? kIkIkImnNmkukunkykyINmn???隱層為第 i個(gè)節(jié)點(diǎn)的輸出為： )()1(,1)(42,1)()(3)]([)(10kIkuwkINjkIwkxkxfkOnioojNjijiii??????????????對應(yīng)的閾值是式中）（）（? 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)控制 2020039。 ANNI可采用BP網(wǎng)或 CAMC或 RBF網(wǎng)絡(luò)。 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)控制 在線辨識器 ANNI 設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn) 設(shè)被動(dòng)對象為： )1()1()](,),1()。([)1(? kukVkyNkWkyNgky ????)()(][][][][)(krkyNgNgeeeexf xxxx?????????? ??時(shí)，才能使與只有當(dāng) ?? 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)控制 因此，我們設(shè)定目標(biāo)函數(shù)為 而取值的調(diào)整仍可采用 BP算法 )()()1()()()1()1(21)]1()1([21)(22kVkVkVkWkWkWkekykrkE??????????????：，即權(quán)系的調(diào)整過程為網(wǎng)絡(luò)辨識器的訓(xùn)練過程)()(][][][][)(krkyNgNgeeeexfxxxx????????????時(shí)，才能使與只有當(dāng) ?? 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)控制 例 7 被控對象具有非線性時(shí)變特性的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自校正控制 仿真模型為： 11)(1,10,:)],([)]1([221???????????學(xué)習(xí)率非線性作用函數(shù)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)選xxgeexfNNkykyN仿真結(jié)果表明控制系統(tǒng)能有效地抑制擾動(dòng)，且對被控對象的時(shí)變性，控制器能及時(shí)調(diào)整，表現(xiàn)為網(wǎng)絡(luò)系值的調(diào)整，有自適應(yīng)性 ( 1 ) si n( ( ) ) ( ) ,
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