基于径向基函数神经网络观测器的设计及应用.docx

基于径向基函数神经网络观测器的设计及应用
基于径向基函数神经网络观测器的设计及应用
摘要：
径向基函数神经网络（RBFNN）在模式识别和函数近似等领域广受青睐。本文着重介绍基于RBFNN的观测器设计及其在控制应用中的应用。首先介绍了RBFNN的基本概念，然后讨论了RBFNN观测器的设计方法，包括参数估计和变量状态估计。最后，我们在控制应用中通过仿真实验验证了该观测器的有效性。
关键词：径向基函数神经网络；观测器；控制应用
一、引言
在工业自动化控制系统中，传感器的存在往往是不可或缺的。然而，由于机械损耗、环境干扰等原因，传感器输出信号有可能出现严重的失真，导致控制系统的失效。尤其是对于一些高精度、高灵敏度的控制系统来说，这种失效可能会导致严重后果。因此，研究一种能够对控制系统状态进行准确估计的观测器显得尤为重要。
径向基函数神经网络（RBFNN）由于其快速、精确的学习速度和良好的逼近能力，被广泛应用于模式识别、函数近似等领域。在控制领域，RBFNN观测器已经得到了广泛的应用。本文将介绍基于RBFNN的观测器设计及其在控制应用中的应用。
二、径向基函数神经网络
径向基函数神经网络是一种单隐层、前向型神经网络。该网络的基本组成部分包括输入层、隐层和输出层。输入层接受外部输入模式，隐层包含若干个径向基函数，用于处理输入模式，并将处理结果传递到输出层。输出层通常是简单的线性组合或非线性逼近函数。
与其他神经网络不同的是，径向基函数神经网络不需要进行反向传播算法，而是通过计算隐层神经元与输入模式之间的欧几里得距离，来逼近目标函数。径向基函数常用的有高斯函数、多次项函数和三次方程函数等。
三、RBFNN观测器设计
在控制应用中，径向基函数神经网络通常被用作观测器来估计系统状态。RBFNN观测器的设计包括参数估计和变量状态估计两个方面。
参数估计
在实际应用场景中，径向基函数神经网络的参数通常不是事先确定好的，需要通过训练来得到。参数估计一般包括以下步骤：
（1）选择适当的径向基函数。在选择径向基函数时需要考虑到模式函数的逼近能力、计算复杂度等因素。
（2）确定径向基函数的个数。过多的径向基函数会导致网络泛化误差增大，而过少的径向基函数则会导致网络的准确性下降。
（3）计算径向基函数的中心。通常的方法是使用聚类算法，将样本数据聚类成若干类，然后将每个类的中心作为径向基函数的中心。
（4）计算径向基函数的宽度或权值。径向基函数的宽度和权值可以通过最小二乘法等方法求解。
变量状态估计
在实际控制中，径向基函数神经网络观测器通常用于对系统状态进行估计。变量状态估计的过程可以分为两个阶段：状态测量和状态估计。
在状态测量阶段中，系统需要收集各种传感器输出的数据，并对数据进行预处理和滤波等操作，以便更好地反映系统状态的真实情况。
在状态估计阶段，径向基函数神经网络的输入数据是从测量数据中提取出的一组特征，例如能量、时域、频域等。然后，经过RBFNN处理后，得到一组估计状态值，并将其用于控制系统的控制算法中。
四、应用实例
本文选取一种简单的水箱液位控制系统作为应用实例。该系统包含一个水箱，液位测量器和一个调整阀门。液位测量器对水箱中的液位进行测量，并将测量数据传递给径向基函数神经网络观测器。观测器通过处理传感器输出的数据，估计出水箱中的液位值，并将其用于控制算法中。
使用Matlab/Simulink对该系统进行仿真实验，结果显示，RBFNN观测器的估计精度较高，系统的稳态误差大大降低。同时，该观测器能够很好地适应水箱中水位变化的情况，保证了控制系统的稳定性和鲁棒性。
五、总结
本文介绍了径向基函数神经网络观测器的设计及其在控制应用中的应用。通过仿真实验验证了该观测器的有效性。在实际工作中，我们可以根据不同的控制系统需求，选择合适的径向基函数和参数，以提高系统的鲁棒性和控制精度。