神经网络控制

关于神经网络控制第一页，共四十三页，2022年，8月28日1第二页，共四十三页，2022年，8月28日2第三页，共四十三页，2022年，8月28日3第四页，共四十三页，2022年，8月28日4第五页，共四十三页，2022年，8月28日5图二辨识器网络NNI结构图第六页，共四十三页，2022年，8月28日6第七页，共四十三页，2022年，8月28日7第八页，共四十三页，2022年，8月28日8第九页，共四十三页，2022年，8月28日9

综上所述，图一所示的神经网络PID控制系统的算法步骤：事先选定NNIBP神经网络的结构，即选定输入层节点数和隐含层节点数；选定学习速率和动量系数。用(-1,1)之间的随机值对NNC和NNI的权值进行初始化，令k=0。采样得。计算第十页，共四十三页，2022年，8月28日10第十一页，共四十三页，2022年，8月28日11第十二页，共四十三页，2022年，8月28日12第十三页，共四十三页，2022年，8月28日13第十四页，共四十三页，2022年，8月28日14第十五页，共四十三页，2022年，8月28日15参考书： 王永骥、涂健，神经元网络控制，机械工业出版社.P303~307、P177。第十六页，共四十三页，2022年，8月28日16图二神经网络PID控制系统结构图二、方案二第十七页，共四十三页，2022年，8月28日17第十八页，共四十三页，2022年，8月28日18第十九页，共四十三页，2022年，8月28日19第二十页，共四十三页，2022年，8月28日20第二十一页，共四十三页，2022年，8月28日21第二十二页，共四十三页，2022年，8月28日22第二十三页，共四十三页，2022年，8月28日23第二十四页，共四十三页，2022年，8月28日24第二十五页，共四十三页，2022年，8月28日25第二十六页，共四十三页，2022年，8月28日26第二十七页，共四十三页，2022年，8月28日27第二十八页，共四十三页，2022年，8月28日28图三采用线性预测模型的神经网络PID控制系统结构图三、方案三：采用线性预测模型的神经网络PID控制器第二十九页，共四十三页，2022年，8月28日29第三十页，共四十三页，2022年，8月28日30第三十一页，共四十三页，2022年，8月28日31第三十二页，共四十三页，2022年，8月28日32第三十三页，共四十三页，2022年，8月28日33图四采用非线性预测模型的神经网络PID控制系统结构图四、方案四：采用非线性预测模型的神经网络PID控制器第三十四页，共四十三页，2022年，8月28日34第三十五页，共四十三页，2022年，8月28日35第三十六页，共四十三页，2022年，8月28日36图二辨识器网络NNI结构图第三十七页，共四十三页，2022年，8月28日37第三十八页，共四十三页，2022年，8月28日38第三十九页，共四十三页，2022年，8月28日39第四十页，共四十三页，2022年，8月28日40第四十一页，