智能控制大作業(yè)-神經(jīng)網(wǎng)絡

智能控制與應用實驗報告神經(jīng)網(wǎng)絡控制器設計實驗內(nèi)容考慮一個單連桿機器人控制系統(tǒng)，其可以描述為：其中為桿的轉(zhuǎn)動慣量，為桿的質(zhì)量，為桿長，，為桿的角位置，為桿的角速度，為桿的角加速度，為系統(tǒng)的控制輸入。具體要求：1、設計神經(jīng)網(wǎng)絡控制器，對期望角度進行跟蹤。2、分析神經(jīng)網(wǎng)絡層數(shù)和神經(jīng)元個數(shù)對控制性能的影響。3、分析系統(tǒng)在神經(jīng)網(wǎng)絡控制和PID控制作用下的抗干擾能力(加噪聲干擾、加參數(shù)不確定)、抗非線性能力(加死區(qū)和飽和特性)、抗時滯的能力(對時滯大小加以改變)。4、為系統(tǒng)設計神經(jīng)網(wǎng)絡PID控制器(選作)。對象模型建立根據(jù)公式(1)，令狀態(tài)量得到系統(tǒng)狀態(tài)方程為： 由此建立單連桿機器人的模型如圖1所示。圖1單連桿機器人模型系統(tǒng)結(jié)構(gòu)搭建及神經(jīng)網(wǎng)絡訓練1.系統(tǒng)PID結(jié)構(gòu)如圖2所示:圖2系統(tǒng)PID結(jié)構(gòu)圖PID參數(shù)設置為Kp=16，Ki=10，Kd=8得到響應曲線如圖3所示：圖3PID控制響應曲線采樣PID控制器的輸入和輸出進行神經(jīng)網(wǎng)絡訓練p=[a1';a2';a3'];t=b';net=newff([-11;-11;-11],[381681],{'tansig''tansig''tansig''logsig''purelin'});產(chǎn)生的神經(jīng)網(wǎng)絡控制器如圖4所示：圖3神經(jīng)網(wǎng)絡工具箱訓練過程如圖4所示：圖4神經(jīng)網(wǎng)絡訓練過程圖用訓練好的神經(jīng)網(wǎng)絡控制器替換原來的PID控制器，得到仿真系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖如圖5所示：圖5神經(jīng)網(wǎng)絡控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖運行系統(tǒng)得到神經(jīng)網(wǎng)絡控制下的響應曲線如圖6所示：圖6神經(jīng)網(wǎng)絡控制響應曲線圖神經(jīng)網(wǎng)絡和PID控制器的性能比較1.抗干擾能力在神經(jīng)網(wǎng)絡控制器和PID控制器中分別加入相同的隨機噪聲，系統(tǒng)響應如圖7所示：圖7加入噪聲的系統(tǒng)響應曲線從圖7中的響應曲線可以看出，神經(jīng)網(wǎng)絡控制和PID控制的抗干擾效果相差不大。2.加入飽和飽和區(qū)間為[,]，得到的系統(tǒng)響應曲線如圖8所示：圖8加入飽和的系統(tǒng)響應曲線從圖8中可以看出加入飽和特性后，神經(jīng)網(wǎng)絡控制比PID控制要平緩一些。3.加入時滯在PID系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)中分別加入相同的時滯后，系統(tǒng)的響應曲線如圖9所示：圖9加入時滯的系統(tǒng)響應曲線從圖9中可以看出，加入時滯特性后神經(jīng)網(wǎng)絡控制的控制效果明顯比PID控制要好很多?？偨Y(jié)經(jīng)典PID控制原理和現(xiàn)代控制原理的共同特點是：控制器設計必須建立在被控對象的精確建模上。沒有精確的數(shù)學模型，控制器的控制效果及精度將受到很大的制約。但在現(xiàn)實生活中，大多數(shù)系統(tǒng)具有非線性、時變、大延遲等特點，很難建立精確的數(shù)學模型。因此經(jīng)典控制原理和現(xiàn)代控制原理都很難實現(xiàn)對這種系統(tǒng)的精確控制。神經(jīng)網(wǎng)絡控制不需要建立基