神经网络控制.ppt

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2024-11-23 发布于广东
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*第31页,共43页，星期六，2024年，5月*第32页,共43页，星期六，2024年，5月*第33页,共43页，星期六，2024年，5月*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34页,共43页，星期六，2024年，5月*第35页,共43页，星期六，2024年，5月*第36页,共43页，星期六，2024年，5月*图二辨识器网络NNI结构图第37页,共43页，星期六，2024年，5月*第38页,共43页，星期六，2024年，5月*第39页,共43页，星期六，2024年，5月*第40页,共43页，星期六，2024年，5月*第41页,共43页，星期六，2024年，5月*第42页,共43页，星期六，2024年，5月*感谢大家观看第43页,共43页，星期六，2024年，5月关于神经网络控制**第2页,共43页，星期六，2024年，5月*第3页,共43页，星期六，2024年，5月*第4页,共43页，星期六，2024年，5月*第5页,共43页，星期六，2024年，5月*图二辨识器网络NNI结构图第6页,共43页，星期六，2024年，5月*第7页,共43页，星期六，2024年，5月*第8页,共43页，星期六，2024年，5月*第9页,共43页，星期六，2024年，5月* 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10页,共43页，星期六，2024年，5月*第11页,共43页，星期六，2024年，5月*第12页,共43页，星期六，2024年，5月*第13页,共43页，星期六，2024年，5月*第14页,共43页，星期六，2024年，5月*第15页,共43页，星期六，2024年，5月*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16页,共43页，星期六，2024年，5月*图二神经网络PID控制系统结构图二、方案二第17页,共43页，星期六，2024年，5月*第18页,共43页，星期六，2024年，5月*第19页,共43页，星期六，2024年，5月*第20页,共43页，星期六，2024年，5月*第21页,共43页，星期六，2024年，5月*第22页,共43页，星期六，2024年，5月*第23页,共43页，星期六，2024年，5月*第24页,共43页，星期六，2024年，5月*第25页,共43页，星期六，2024年，5月*第26页,共43页，星期六，2024年，5月*第27页,共43页，星期六，2024年，5月*第28页,共43页，星期六，2024年，5月*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29页,共43页，星期六，2024年，5月*第30页,共43页，星期六，2024年，5月