神经网络非线性系统辨识与模型参考自适应控制器设计.doc

"神经网络非线性系统辨识与模型参考自适应控制器设计" 本文主要讨论了神经网络非线性系统辨识与模型参考自适应控制器设计。文中介绍了BP神经网络在非线性系统辨识中的应用，利用BP网络对非线性系统进行辨识，并对其进行了模型参考自适应控制器设计。 在本文中，我们首先对非线性系统进行了建模，得到以下式子： $$y(k) = f(y(k-1), y(k-2)) + u(k)$$ 其中，$f(\cdot)$是非线性函数，$y(k)$是系统输出，$u(k)$是系统输入。 接下来，我们使用BP神经网络对非线性函数$f(\cdot)$进行辨识，网络结构如图1所示。网络的输入层有2个神经元，隐藏层有8个神经元，输出层有1个神经元。我们使用了500个样本点来训练网络，并且最终达到设定的0.0001的误差。 在训练过程中，我们使用了两种不同的输入函数来生成训练数据和测试数据。训练数据的输入函数为： $$u(k) = sin(2 \* pi \* k/3) + 1/3 \* sin(2 \* pi \* k/6)$$ 测试数据的输入函数为： $$u(k) = sin(2 \* pi \* k/4) + 1/5 \* sin(2 \* pi \* k/7)$$ 我们使用了BP神经网络对非线性系统进行辨识，并对其进行了模型参考自适应控制器设计。实验结果表明，BP神经网络可以很好地对非线性系统进行辨识，并且模型参考自适应控制器可以很好地跟踪非线性系统的输出。 我们对实验结果进行了分析和讨论，并提出了未来研究的方向。 本文的贡献在于： * 我们提出了使用BP神经网络对非线性系统进行辨识的方法。 * 我们对非线性系统进行了模型参考自适应控制器设计。 * 我们的实验结果表明，BP神经网络和模型参考自适应控制器可以很好地对非线性系统进行辨识和控制。 本文的 limitation 在于： * 我们的实验结果仅限于简单的非线性系统，未来需要扩展到更复杂的非线性系统。 * 我们的实验结果仅限于使用BP神经网络，未来需要探索其他机器学习算法的应用。 本文提供了一个使用BP神经网络对非线性系统进行辨识和模型参考自适应控制器设计的方法，并且提供了实验结果和分析结果。