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基于动态神经网络的非线性自适应逆控制研究的中期报告
本研究旨在基于动态神经网络（DNN）设计非线性自适应逆控制器，并在控制一个非线性系统上进行实验验证。本报告为中期汇报，主要介绍研究进展和计划。
研究进展：
1.系统建模：已完成对一个弹性结构系统的建模，该系统具有非线性、时变、耦合等特点。
2.DNN设计：已设计出一种基于反向传播算法和随机初始化方法的DNN，并使用训练数据对其进行训练，以获得适应性较好的模型参数。
3.控制器设计：已将DNN与自适应逆控制器相结合，设计出了一种具有非线性自适应逆控制功能的控制器。
4.实验验证：已在实验室中搭建控制系统，并进行了初步实验验证。结果表明，该控制器能够在一定程度上控制系统运动，但仍存在一定误差。
计划：
1.进一步改进DNN设计方法，提高其学习能力和鲁棒性。
2.对控制器进行优化，提高控制效果和稳定性。
3.进一步开展实验研究，针对不同的非线性系统进行控制，以验证控制器的普适性。
4.将研究成果应用于工程实践，为实际控制问题提供解决方案。