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基于RBF神经网络的智能控制系统设计与仿真验证

目录

基于RBF神经网络的智能控制系统设计与仿真验证（1）．．．．．．．．．．．4

内容描述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.3主要研究内容与创新点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

1.4技术路线与结构安排．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

RBF神经网络理论与基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

2.1RBF神经网络基本原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

2.2RBF网络结构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

2.3模糊神经网络的数学表达．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

2.4网络训练算法分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

智能控制系统总体架构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

3.1控制系统功能需求．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

3.2系统硬件平台搭建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

3.3控制算法逻辑流程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

3.4软件模块实现方案．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

基于RBF神经网络的控制策略设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

4.1非线性系统建模方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

4.2RBF网络权值优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

4.3自适应控制律生成机制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

4.4误差补偿与鲁棒性设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

控制系统仿真平台构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

5.1仿真环境配置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

5.2测试工况设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

5.3性能指标定义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

5.4仿真结果可视化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41

系统仿真验证与性能分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42

6.1静态响应特性测试．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43

6.2动态响应特性验证．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44

6.3抗干扰能力评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46

6.4与传统方法对比分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．49

关键技术问题讨论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．51

7.1网络参数整定难题．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．52

7.2实时控制效率瓶颈．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．53

7.3大规模系统扩展挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．53

7.4应用场景局限性分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．55

结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．56

8.1研究工作总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．56

8.2