基于神经网络的迟滞非线性动态系统辨识与控制的研究的任务书.docx

基于神经网络的迟滞非线性动态系统辨识与控制的研究的任务书
任务书
题目：基于神经网络的迟滞非线性动态系统辨识与控制研究
目的：
本研究旨在探索应用神经网络对迟滞非线性动态系统进行辨识与控制的方法，使其能在实际应用中发挥更好的效果。通过对系统的辨识和控制，提高系统的稳定性、控制精度和系统性能，开展本领域的基础理论与应用研究，推动我国相关领域的发展。
研究内容：
1.迟滞非线性动态系统的数学建模
根据所选系统的特性，进行数学建模，包括系统的输入、输出和状态方程的确定。
2.迟滞非线性动态系统的辨识
在训练神经网络之前，需要收集系统的输入输出数据，根据这些数据训练神经网络，并进行系统的辨识。具体内容包括基于BP神经网络的迟滞非线性动态系统辨识、基于Elman神经网络的迟滞非线性动态系统辨识等。
3.系统控制器的设计
基于系统的辨识结果，设计神经网络控制器，通过控制器的输入输出反馈，实现系统的动态控制。
4.仿真验证
在Matlab等相关软件上进行仿真实验，对系统辨识和控制器的效果进行评估和验证。
5.实验验证
请在所选的实际应用领域内选取一种迟滞非线性动态系统进行验证。
关键技术：
1.神经网络辨识；
2.神经网络控制器的设计；
3.迟滞非线性动态系统的数学建模；
4.仿真平台搭建和实验平台建设。
研究计划：
1.第一年：了解近期国内外相关领域相关的研究进展，学习相关技术，完成迟滞非线性动态系统的数学建模。
2.第二年：进行系统辨识和控制器的设计，进行仿真实验，初步验证研究成果。
3.第三年：完成系统的实验验证，并撰写相关论文。
经费预算：
经费包括实验用设备、材料、专利和知识产权费用，以及研究人员经费等。
预算总额：300万元
研究人员人数：3人
研究周期：3年
参考文献：
1.王军，范玉钦.基于神经网络的迟滞非线性系统辨识及其应用[D].天津大学,2001.
2.张润森.基于神经网络的非线性迟滞系统辨识与控制[D].天津大学,2011.
3.Jafari,G.R.andDaftardar-Gejji,V.,“IterativeAdaptiveDynamicProgrammingforNonaffineNonlinearDelaySystems”,IEEETransactionsonCybernetics,Vol.44,No.9,pp.1621-1631,2014.
4.JieChen,HuaqingLiandLijuanZhang.“Identificationandcontrolofaclassofchaoticsystemswithtime-delayedfeedbackusingneuralnetworks.”Chaos,Solitons&Fractals,Volume14,Issue2,pp.225-232,2002.