内模控制是一种先进的控制策略，尤其适用于处理非线性、时变或不确定系统的控制问题。在基于神经网络的内模控制中，神经网络作为一种强大的非线性函数逼近工具，被用来构建系统的内部模型，实现对复杂动态系统的精确控制。本报告由学生罗文超在指导教师刘国栋的指导下完成，探讨了如何利用神经网络来实现内模控制。
神经网络控制器是整个系统的核心部分，它能够根据实时的系统状态调整控制输入，以确保系统的性能指标。神经网络在这里作为一个黑箱模型，通过训练学习到被控对象的动态特性，实现对系统行为的预测和控制。
神经网络观测器则用于在线辨识被控对象的模型。它不断接收系统的输入和输出数据，通过反向传播算法更新网络权重，从而得到被控对象的梯度信息，为控制器提供准确的内部模型。这种在线辨识能力使得内模控制能够适应系统参数的变化。
在神经网络内模控制中，通常需要建立两个关键的神经网络模型：内部模型（正模型）和控制器模型（逆模型）。内部模型模拟了系统的理想动态，而逆模型则负责生成抵消系统动态的控制信号。通过正模型，控制器可以知道系统应该如何响应特定的输入，而逆模型则确定应该施加何种输入来达到期望的系统响应。
建立神经网络内部模型（正模型）的过程，通常是通过收集系统的输入输出数据，训练神经网络以拟合系统动态。这个过程可能涉及到多种神经网络架构，如前馈网络、递归网络或卷积网络，具体选择取决于系统的特性和控制需求。
对于神经网络逆模型（控制器模型）的建立，其目标是学习一个逆操作，即找到一个输入，使得系统从给定状态到达期望状态。这通常涉及反向传播算法或梯度下降方法，以最小化预测输出与期望输出之间的误差。
内模控制的框图通常包括对象、内部模型、逆模型和滤波器等组成部分。在基于神经网络的内模控制中，这些元素都被神经网络所替代。滤波器的引入是为了平滑控制信号，减少高频噪声的影响，提高系统的稳定性。
基于神经网络的内模控制通过神经网络的强大建模能力，实现了对非线性系统的高效控制，同时具备自我学习和适应系统变化的能力。这种控制策略在航空航天、机器人、电力系统等领域有着广泛的应用前景，因为它能有效应对复杂的动态环境和不确定性。
