什么是神经元网络控制?,神经网络控制的应用

什么是神经网络控制

神经网络控制技术是一项复杂的系统控制技术，一般应用在变频器的控制中，它是通过对系统的辨识、运算后对变频器进行控制的一种新技术。

而且神经网络控制可以同时控制多个变频器，所以应用在多个变频器级联控制中比较合适。

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

什么是神经网络控制技术

神经网络控制技术是一项复杂的系统控制技术，一般应用在变频器的控制中，它是通过对系统的辨识、运算后对变频器进行控制的一种新技术写作猫。

而且神经网络控制可以同时控制多个变频器，所以应用在多个变频器级联控制中比较合适。

神经网络控制的主要作用有哪些

您好神经网络好处不是说它有什么好的特性易于控制，而是当人们遇到传统的控制方法控制效果的不好的非线性、不确定对象的问题，即人们面临控制对象难以建模的时候，神经网络强大的作用就显现出来了。

主要的网络有BP,RBF,ART等神经网络，这三种网络机构原理各不相同，你用百度文库，里面有相应的介绍。

神经网络原理及应用

神经网络原理及应用1.什么是神经网络？神经网络是一种模拟动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法。

这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。

人类的神经网络2.神经网络基础知识构成：大量简单的基础元件——神经元相互连接工作原理：模拟生物的神经处理信息的方式功能：进行信息的并行处理和非线性转化特点：比较轻松地实现非线性映射过程，具有大规模的计算能力神经网络的本质：神经网络的本质就是利用计算机语言模拟人类大脑做决定的过程。

3.生物神经元结构4.神经元结构模型xj为输入信号，θi为阈值，wij表示与神经元连接的权值，yi表示输出值判断xjwij是否大于阈值θi5.什么是阈值？

临界值。神经网络是模仿大脑的神经元，当外界刺激达到一定的阈值时，神经元才会受刺激，影响下一个神经元。

6.几种代表性的网络模型单层前向神经网络——线性网络阶跃网络多层前向神经网络（反推学习规则即BP神经网络）Elman网络、Hopfield网络、双向联想记忆网络、自组织竞争网络等等7.神经网络能干什么？

运用这些网络模型可实现函数逼近、数据聚类、模式分类、优化计算等功能。因此，神经网络广泛应用于人工智能、自动控制、机器人、统计学等领域的信息处理中。

虽然神经网络的应用很广，但是在具体的使用过程中到底应当选择哪种网络结构比较合适是值得考虑的。这就需要我们对各种神经网络结构有一个较全面的认识。8.神经网络应用。

智能控制的类型

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分级递阶智能控制是在自适应控制和自组织控制基础上，由美国普渡大学Saridis提出的智能控制理论.分级递阶智能控制（HierarchicalIntelligentControl）主要由三个控制级组成，按智能控制的高低分为组织级，协调级，执行级，并且这三级遵循伴随智能递降精度递增原则。

组织级（organizationlevel）：组织级通过人机接口和用户（操作员）进行交互，执行最高决策的控制功能，监视并指导协调级和执行级的所有行为，其智能程度最高.协调级（Coordinationlevel）：协调级可进一步划分为两个分层：控制管理分层和控制监督分层.执行级（executivelevel）：执行级的控制过程通常是执行一个确定的动作.专家指的是那些对解决专门问题非常熟悉的人们，他们的这种专门技术通常源于丰富的经验，以及他们处理问题的详细专业知识.专家系统主要指的是一个智能计算机程序系统，其内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验，能够利用人类专家的知识和解决问题的经验方法来处理该领域的高水平难题.它具有启发性，透明性，灵活性，符号操作，不一确定性推理等特点.应用专家系统的概念和技术，模拟人类专家的控制知识与经验而建造的控制系统，称为专家控制系统.专家系统是利用专家知识对专门的或困难的问题进行描述.用专家系统所构成的专家控制，无论是专家控制系统还是专家控制器，其相对工程费用较高，而且还涉及自动地获取知识困难、无自学能力、知识面太窄等问题.尽管专家系统在解决复杂的高级推理中获得较为成功的应用，但是专家控制的实际应用相对还是比较少。

神经网络是指由大量与生物神经系统的神经细胞相类似的人工神经元互连而组成的网络；或由大量象生物神经元的处理单元并联互连而成.这种神经网络具有某些智能和仿人控制功能.学习算法是神经网络的主要特征，也是当前研究的主要课题.学习的概念来自生物模型，它是机体在复杂多变的环境中进行有效的自我调节.神经网络具备类似人类的学习功能.一个神经网络若想改变其输出值，但又不能改变它的转换函数，只能改变其输人,而改变输人的唯一方法只能修改加在输人端的加权系数.神经网络的学习过程是修改加权系数的过程，最终使其输出达到期望值，学习结束.常用的学习算法有：Hebb学习算法，widrowHoff学习算法，反向传播学习算法一BP学习算法，Hopfield反馈神经网络学习算法等。

神经网络是利用大量的神经元按一定的拓扑结构和学习调整方法.它能表示出丰富的特性：并行计算、分布存储、可变结构、高度容错、非线性运算、自我组织、学习或自学习等.这些特性是人们长期追求和期望的系统特性.它在智能控制的参数、结构或环境的自适应、自组织、自学习等控制方面具有独特的能力.神经网络可以和模糊逻辑一样适用于任意复杂对象的控制，但它与模糊逻辑不同的是擅长单输入多输出系统和多输入多输出系统的多变量控制.在模糊逻辑表示的SIMO系统和MIMO系统中，其模糊推理、解模糊过程以及学习控制等功能常用神经网络来实现.模糊神经网络技术和神经模糊逻辑技术：模糊逻辑和神经网络作为智能控制的主要技术已被广泛应用.两者既有相同性又有不同性.其相同性为：两者都可作为万能逼近器解决非线性问题，并且两者都可以应用到控制器设计中.不同的是：模糊逻辑可以利用语言信息描述系统，而神经网络则不行；模糊逻辑应用到控制器设计中，其参数定义有明确的物理意义，因而可提出有效的初始参数选择方法；神经网络的初始参数（如权值等）只能随机选择.但在学习方式下，神经网络经过各种训练，其参数设置可以达到满足控制所需的行为.模糊逻辑和神经网络都是模仿人类大脑的运行机制，可以认为神经网络技术模仿人类大脑的硬件，模糊逻辑技术模仿人类大脑的软件.根据模糊逻辑和神经网络的各自特点，所结合的技术即为模糊神经网络技术和神经模糊逻辑技术.模糊逻辑、神经网络和它们混合技术适用于各种学习方式智能控制的相关技术与控制方式结合或综合交叉结合，构成风格和功能各异的智能控制系统和智能控制器是智能控制技术方法的一个主要特点．所谓模糊控制，就是在被控制对象的模糊模型的基础上，运用模糊控制器近似推理手段，实现系统控制的一种方法.模糊模型是用模糊语言和规则描述的一个系统的动态特性及性能指标.模糊控制的基本思想是用机器去模拟人对系统的控制.它是受这样事实而启发的：对于用传统控制理论无法进行分析和控制的复杂的和无法建立数学模型的系统，有经验的操作者或专家却能取得比较好的控制效果，这是因为他们拥有日积月累的丰富经验，因此人们希望把这种经验指导下的行为过程总结成一些规则，并根据这些规则设计出控制器.然后运用模糊理论，模糊语言变量和模糊逻辑推理的知识，把这些模糊的语言上升为数值运算，从而能够利用计算机来完成对这些规则的具体实现，达到以机器代替人对某些对象进行自动控制的目的。

模糊逻辑用模糊语言描述系统，既可以描述应用系统的定量模型也可以描述其定性模型.模糊逻辑可适用于任意复杂的对象控制.但在实际应用中模糊逻辑实现简单的应用控制比较容易.简单控制是指单输入单输出系统（SISO)或多输入单输出系统（MISO)的控制.因为随着输入输出变量的增加，模糊逻辑的推理将变得非常复杂。

学习是人类的主要智能之一，人类的各项活动也需要学习.在人类的进化过程中,学习功能起着十分重要的作用.学习控制正是模拟人类自身各种优良的控制调节机制的一种尝试.所谓学习是一种过程，它通过重复输人信号，并从外部校正该系统，从而使系统对特定输人具有特定响应.学习控制系统是一个能在其运行过程中逐步获得受控过程及环境的非预知信息，积累控制经验，并在一定的评价标准下进行估值，分类，决策和不断改善系统品质的自动控制系统。

（1）遗传算法学习控制智能控制是通过计算机实现对系统的控制，因此控制技术离不开优化技术。快速、高效、全局化的优化算法是实现智能控制的重要手段。

遗传算法是模拟自然选择和遗传机制的一种搜索和优化算法，它模拟生物界/生存竞争，优胜劣汰，适者生存的机制，利用复制、交叉、变异等遗传操作来完成寻优。

遗传算法作为优化搜索算法，一方面希望在宽广的空间内进行搜索，从而提高求得最优解的概率；另一方面又希望向着解的方向尽快缩小搜索范围，从而提高搜索效率。

如何同时提高搜索最优解的概率和效率，是遗传算法的一个主要研究方向。

遗传算法作为一种非确定的拟自然随机优化工具，具有并行计算、快速寻找全局最优解等特点，它可以和其他技术混合使用，用于智能控制的参数、结构或环境的最优控制。

（2）迭代学习控制迭代学习控制模仿人类学习的方法、即通过多次的训练，从经验中学会某种技能，来达到有效控制的目的。迭代学习控制能够通过一系列迭代过程实现对二阶非线性动力学系统的跟踪控制。

整个控制结构由线性反馈控制器和前馈学习补偿控制器组成，其中线性反馈控制器保证了非线性系统的稳定运行、前馈补偿控制器保证了系统的跟踪控制精度。它在执行重复运动的非线性机器人系统的控制中是相当成功的。

有没有应用到飞控上的成熟一点的神经网络PID控制算法

您好，非常感谢您发出这个帖子。我现在也在考虑做或者学习相关四轴飞行器的神经网络控制算法。之前我的飞机是用双闭环PID控制算法实现控制飞行的。

最近在学习神经网络，我准备用神经网络控制算法来对四轴飞行器姿态误差进行修正，看看能不能实现稳定飞行，或者看是否稳定飞行效果会好点。

现在我正处在学习神经网络过程中，之前的基础就是对四轴飞行器的PID控制算法了解的多一点，自己实现了PID算法的编程，飞机可以稳定飞行，我想以后将神经网络控制应用于四轴飞行器中。

您出了这个帖子，尽管现在没有人回答，但是我希望您能够更新一下，毕竟经过了这么长时间了，谈谈您的收获吧。让我们学习学习，也可以一起讨论讨论。谢谢！

智能控制有哪些类型

智能控制的类型有：1、生产过程中的智能控制生产过程中的智能控制主要包括局部级智能控制和全局级智能控制。局部级智能控制是指将智能引入工艺过程中的某一单元进行控制器设计。

研究热点是智能PID控制器，因为其在参数的整定和在线自适应调整方面具有明显的优势，且可用于控制一些非线性的复杂对象。2、先进制造系统中的智能控制智能控制被广泛地应用于机械制造行业。

在现代先进制造系统中，需要依赖那些不够完备和不够精确的数据来解决难以或无法预测的情况，人工智能技术为解决这一难题提供了一些有效的解决方案。

3、电力系统中的智能控制电力系统中发电机、变压器、电动机等电机电器设备的设计、生产、运行、控制是一个复杂的过程，国内外的电气工作者将人工智能技术引入到电气设备的优化设计、故障诊断及控制中，取得了良好的控制效果。

电器智能控制的优点：1、方便：就地控制、场景控制、遥控控制、电话电脑远程控制、手机控制等。2、控制：通过红外或者协议信号控制方式，安全方便不干扰。

3、健康：通过智能检测器，可以对家里的温度、湿度、亮度进行检测，并驱动电器设备自动工作。4、安全：系统可以根据生活节奏自动开启或关闭电路，避免不必要的浪费和电气老化引起的火灾。

随着时代的改变，智能化的打开了人们的生活，便捷、舒适、科技、健康、绿色覆盖我们的日常。

神经网络的功能！

完成某种信号处理或模式识别的功能、构作专家系统、制成机器人、复杂系统控制等等。

在机器学习和相关领域，人工神经网络（人工神经网络）的计算模型灵感来自动物的中枢神经系统（尤其是脑），并且被用于估计或可以依赖于大量的输入和一般的未知近似函数。

人工神经网络通常呈现为相互连接的“神经元”，它可以从输入的计算值，并且能够机器学习以及模式识别由于它们的自适应性质的系统。

人工神经网络的最大优势是他们能够被用作一个任意函数逼近的机制，那是从观测到的数据“学习”。然而，使用起来也不是那么简单的，一个比较好理解的基本理论是必不可少的。