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基于扩展BP神经网络的一类非线性系统自适应控制设计
基于扩展BP神经网络的一类非线性系统自适应控制设计
摘要：本文提出了一种基于扩展反向传播（BP）神经网络的非线性系统自适应控制设计方法。该方法通过对系统模型的建模和参数的在线更新，实现了对非线性系统的自适应控制。在设计过程中，首先通过建模和训练一个扩展BP神经网络来近似系统模型，然后利用神经网络的输出来设计控制器，并使用参数更新算法实现网络参数的在线调整。实验结果表明，所提出的方法在非线性系统的控制中具有较好的适应性和鲁棒性。
关键词：扩展反向传播（BP）神经网络，非线性系统，自适应控制，参数更新
1.引言
非线性系统在工程和科学领域中具有广泛的应用。然而，由于其复杂性和非线性特性，有效地设计和实现非线性系统的控制往往是一项具有挑战性的任务。传统的控制方法，如PID控制器和模糊控制器，往往难以满足非线性系统的高精度控制要求。因此，基于神经网络的自适应控制方法成为了研究的热点。
2.方法描述
2.1系统建模
在设计自适应控制器之前，我们首先需要对非线性系统进行建模。为了简化问题，我们假设系统的输出与输入之间存在一个未知的非线性函数关系，并利用扩展BP神经网络近似这个函数关系。我们选择扩展BP神经网络作为系统模型的原因是其具有较好的逼近能力和在线学习能力。
2.2系统控制器设计
在系统建模完成后，我们利用神经网络的输出来设计系统的控制器。控制器的设计可以采用基于模型的方法或者基于经验的方法。在本文中，我们选择基于模型的方法，即通过神经网络输出和系统的参考输入计算控制信号。其中，神经网络的输出可以看作是系统状态的估计值，在控制过程中起到了重要的作用。
2.3参数更新算法
为了实现神经网络的在线训练和参数的调整，我们提出了一种参数更新算法。该算法基于误差反向传播（BP）算法，并引入了扩展因子来提高训练的收敛速度和稳定性。具体的算法细节在此不做详细介绍，感兴趣的读者可以参考相关文献。
3.实验结果
为了验证所提出方法的有效性，我们在一个非线性系统上进行了实验。实验结果表明，所提出的控制方法在非线性系统中具有较好的适应性和鲁棒性。同时，相比传统的控制方法，所提出的方法能够更好地满足系统的控制要求，提高系统的质量和性能。
4.结论
本文提出了一种基于扩展BP神经网络的非线性系统自适应控制设计方法，并通过实验验证了其有效性。所提出的方法具有较好的适应性和鲁棒性，能够满足非线性系统的高精度控制要求。今后的研究中，我们将进一步完善该方法，并在更复杂的系统上进行验证。
参考文献：
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