基于神经网络的非线性时滞系统的自适应跟踪控制研究的开题报告_第1页
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文档简介

基于神经网络的非线性时滞系统的自适应跟踪控制研究的开题报告一、选题背景和意义随着科技的不断发展，工业控制系统的需求也越来越高。其中，自适应控制是一项重要的技术，能够满足非线性时变系统复杂性高、难以建模等问题。神经网络作为一种深度学习技术，具有模型无关性、自适应性、非线性映射能力等优点，因此被广泛地应用于自适应控制领域。同时，时滞系统也是一类实际控制工程中非常普遍的类型，针对时滞系统的自适应控制也成为当前研究的热点之一。本项目选取了基于神经网络的非线性时滞系统的自适应跟踪控制作为研究对象，旨在提高工业控制系统的精度和稳定性，为实际工程中的应用提供指导和支撑。二、研究内容和目标1.研究基于神经网络的非线性时滞系统的自适应跟踪控制理论。2.基于MATLAB/Simulink平台，搭建非线性时滞系统的仿真模型，开展控制算法仿真实验研究。3.分析控制算法的实验结果，对算法进行优化，提高其控制精度和鲁棒性。4.最终达到对非线性时滞系统进行自适应跟踪控制的目标，提高工业控制系统的稳定性和精度。三、研究方法本项目基于神经网络的自适应控制方法，主要研究内容包括：基于神经网络的非线性时滞系统的建模与仿真、自适应跟踪控制算法的设计、实验仿真及算法性能的分析与评估。具体步骤如下：1.构建基于神经网络的非线性时滞系统的数学模型。2.设计非线性时滞系统的自适应跟踪控制算法，并进行仿真实验。3.评估算法效果，探究算法性能随不同参数变化的变化规律。4.对算法进行优化，提升其控制精度和鲁棒性。5.通过实验验证，最终达到对非线性时滞系统进行自适应跟踪控制的目标。四、预期研究结果和意义1.提出了基于神经网络的非线性时滞系统的自适应跟踪控制理论。2.在MATLAB/Simulink平台上构建了非线性时滞系统的仿真模型，进行了自适应跟踪控制算法的实验研究，实现了对非线性时滞系统的控制。3.通过实验结果分析，对算法进行了优化，提高了其控制精度和鲁棒性。4.为工业控制系统提供了改进方案，提高了工业控制系统的稳定性和精度。五、论文结构本文将按照如下结构进行组织：第一章绪论介绍研究背景、选题意义和研究目标，概述相关理论研究和应用现状，说明研究意义和任务。第二章神经网络的非线性时滞系统建模介绍基于神经网络的非线性时滞系统的建模方法和相关理论知识。第三章自适应跟踪控制算法设计根据神经网络的非线性时滞系统建模，设计自适应跟踪控制算法。第四章仿真实验与结果分析在MATLAB/Simulink平台上，构建仿真模型，在对应的算法下进行仿真实验，分析实验结果。第五章结论与展望总结研究中所做的工作、开展实验的结果，讨论存在的问题和不足，提出进一步研究方向和发

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