基于改进粒子群算法的小波神经网络控制器设计与研究的开题报告.docx

基于改进粒子群算法的小波神经网络控制器设计与研究的开题报告
一、选题背景和意义
小波神经网络是结合小波分析和神经网络技术的新型非线性动态模型，具有在处理多变量、非线性、时变、带有噪声的系统中良好的适用性。小波神经网络控制器已被广泛应用于机械控制、电力控制、化工等领域的控制问题中，具有优良的稳定性和收敛性。
然而，小波神经网络参数的选择以及网络结构的优化一直是实际应用中的难点和热点问题。而粒子群算法作为一种全局优化算法，具有收敛快、易于实现等优势，已在控制领域有广泛的应用。针对小波神经网络控制器参数选择与网络结构优化问题，本文将研究基于改进粒子群算法的小波神经网络控制器设计方案，以提高控制器的性能和可靠性。
二、实施计划和研究内容
本研究将设计一种基于改进粒子群算法的小波神经网络控制器，在控制原理和理论基础上，重点研究以下内容。
1.设计改进粒子群算法，并将其应用到小波神经网络控制器中。改进粒子群算法将采用扩展区间搜索和异步更新策略，以提高算法搜索效率；同时，设计网络输入和输出节点数、隐藏层数、各层神经元个数等参数，以快速确定神经网络结构。
2.优化小波神经网络模型参数。将改进的粒子群算法应用于小波神经网络的参数估计中，快速寻找最优参数组合，以提高网络模型的拟合度和泛化能力。
3.开展仿真试验，验证控制器的有效性。在matlab平台下，使用实际工程数据进行仿真试验，分析控制器在不同工况下的控制性能，与传统的PID控制器进行比较，验证该控制器的优越性。
4.将控制器应用到实际系统中。从小型电机控制系统开始，采用该控制器进行实际控制，逐步拓展到大型复杂系统。
三、预期成果
本研究旨在设计一种基于改进粒子群算法的小波神经网络控制器，并将其应用到实际系统控制中。预期达到以下成果：
1.提出一种改进粒子群算法，以提高小波神经网络控制器的优化能力与计算效率。
2.设计一种小波神经网络控制器，改善传统控制器因模型认知不足、难以处理非线性及时变动态过程等困难。
3.通过仿真试验，验证改进粒子群算法的优越性，证明该控制器的有效性。
4.在实际控制系统中应用该控制器，验证更高效、更可靠的控制策略，在实际工程数控制中，获得更好的控制结果。
四、论文结构安排
第一章：绪论
介绍小波神经网络控制器的相关背景和意义，在现有研究基础上明确本文的研究问题、研究内容和研究方法，概述该论文的结构安排。
第二章：小波神经网络控制器
介绍小波神经网络控制器基本原理、结构和应用特点，详细说明小波神经网络的建模过程和网络结构的选择方法。
第三章：粒子群算法
介绍粒子群算法的基本原理、使用方法和改进策略。分别从算法框架、算法实现、问题建模等方面进行详细阐述。
第四章：改进粒子群算法的小波神经网络控制器设计
提出一种基于改进粒子群算法的小波神经网络控制器设计方案，详细说明算法流程，详细阐述各个模块的实现方法。
第五章：仿真实验
使用matlab软件进行仿真试验，从建模、实验分析等方面，测试阐述所设计的小波神经网络控制器的性能和有效性。
第六章：实例应用
在小型电机控制系统中应用，验证该控制器在工程控制中的实效性及在实际工程数控制中对于控制效果的提高。
第七章：总结与展望
总结本文的研究结果，并对改进粒子群算法的小波神经网络控制器在实际工程中的应用前景进行了展望。