神经网络自适应控制地原理

神经网络自适应控制的原理

自适应控制是一种特殊的反馈控制，它不是一般的系统状态反馈或输出反馈，即使对于现行定常的控制对象，自适应控制亦是非线性时变反馈控制系统。这种系统中的过程状态可划分为两种类型，一类状态变化速度快，另一类状态变化速度慢。慢变化状态可视为参数，这里包含了两个时间尺度概念：适用于常规

反馈控制的快时间尺度以及适用于更新调节参数的慢时间尺度，这意味着自适应

控制系统存在某种类型的闭环系统性能反馈。原理图如下：

图2-7自适应控制机构框图

人工神经网络（简称ANN）是也简称为神经网络（NNS ）或称作连接模型，是对人脑或自然神经网络若干基本特性的抽象和模拟。人工神经网络以对大脑的

生理研究成果为基础的，其目的在于模拟大脑的某些机理与机制，实现某个方面

的功能。人工神经网络下的定义就是：“人工神经网络是由人工建立的以有向图为拓扑结构的动态系统，它通过对连续或断续的输入作状态相应而进行信息处理。”这一定义是恰当的。

人工神经网络的研究，可以追溯到1957年Rosenblatt提出的感知器模型。目前在神经网络研究方法上已形流派，最富有成果的研究工作包括：多层网络BP算法，Hopfield网络模型，自适应共振理论，自组织特征映射理论等。它虽然反映了人脑功能的基本特征，但远不是自然神经网络的逼真描写，而只是它的某种简化抽象和模拟。神经网络的研究可以分为理论研究和应用研究两大方面。理论研究可分为以下两类：

（1）利用神经生理与认知科学研究人类思维以及智能机理。

（2）利用神经基础理论的研究成果，用数理方法探索功能更加完善、性能更加优越的神经

网络模型，深入研究网络算法和性能，女口：稳定性、收敛性、容错性、 鲁棒性等；开发新的网络数理理论。

应用研究可分为以下两类：

（1） 神经网络的软件模拟和硬件实现的研究。

（2） 神经网络在各个领域中应用的研究。

神经网络具有以下?特点：

（1） 能够充分逼近任何复杂的非线性关系；

（2） 全部定性或定量的信息都均匀分布存在于网络内的各神经元，因此有很强 的容错性和鲁棒性；

（3） 使用并行分布处理的方式，让大量运算成可以快速完成；

神经网络自适应的一般结构

神经网络自适应控制有两种基本结构形式，一种是神网络模型参考自适应 控制

（NNMRAC ），—种是神经网络自校正控制（NNSTC ）。神经网络模型参考自 适应控制又分为直接型与间接型。结构如图（2 -8 ）所示。构造一个参考模型使 其输出为期望输出，控制的目的是使y 跟踪。

（a ）直接型

(b)间接型

图2-8神经网络模型参考自适应控制结构

y

由于被控对象特性未知，因此图2-8(b)结构较好，神经网络NNI和NNC 分别表示在线辨识器和控制器。NNC的作用是通过在线训练使受控对象输出与参考模型的输出之差最小。由于对象特性未知，给NNC训练造成困难。目前的

做法是增加神经网络辨识器NNI，使得在线获得对象动态特性。自校正控制是一种用辨识器将对象参数进行在线估计，用调节器实现参数的自动整定相结合的自适应控制技术，可用于结构已知而参数未知但恒定的随机系统，也可用于结构

已知而参数慢时变的随机系统。但传统的自校正控制，是将被控对象用于线性或线性化模型进行辨识，对于复杂的非线性系统的自校正控制，则难以实现。

神经网络自校正控制结构如图(2-9)所示

图2-9神经网络自校正结构

它由两个回路组成：(1)自正控制器与被控对象构成的反馈回路。(2)NNI与控制器设计，以得到控制器参数。可见辨识器与自校正控制器的在线设计，是自校正控制实现的关键。

2.3.2神经网络模型及算法

人工神经网络是源于人脑神经系统的一类模型，是模拟人类智能的一条重要途径，具有模拟人的部分形象思维的能力。多年来，学者们建立了多种神经网络模型，决定其整体性的三大要素是：

(1) 神经元的特性；

(2) 神经元之间相互连接的形式是拓扑结构；

(3) 为适应环境而改善性能的学习规则。

神经网络是人脑的某种抽象简化和模拟，是具有高度非线性的系统。其物理模型虽有多种。但基本运算可归结为四种：积与权值学习、阈值处理和非线性函

数处理。

从宏观上，一般将神经网络分为四种类型：前馈、反馈、自组织与随机型。神经网络的发展史，概括起来可以说经历了三个阶段：40~ 60年代的，发展初期; 70年代的研究低潮;80年代至今，神经网络的理论研究取得突破性进展。多年来神经网络的研究虽已取得了

很多成果，但至今尚未建立起一套完整的理论体系。2.4多层前馈网络及BP算法基于误差反向传播(Error Back Propagatio n)算法的多层前馈网络(Multiple Layer Feed forward Network" 简称BP网络)，可以任意精度逼近任

意的连续函数，所以广泛应用于非线性建模、函数逼近、模式分类等方面。虽然BP神经网络是目前应用最广泛、研究较多的一种网络。但是关于它的开发设计目前为止还没有一套完整的理论。

拓扑结构的单隐层前馈网络，一般称为三层前馈网或三层感知器，即：输入层.、中间层(也称隐层)和输出层。它的特点是：各层神经元仅与相邻层神经元之间相互全连接，同层内神经元之间无连接，各层神经元之间无反馈连接，构成具有层次结构的前馈型神经网络系统。单计算层前馈神经网络只能求解线性可分问题，能够求解非线性问题的网络必须是具有隐层的多层神经网络。

BP神经网络，即误差反传误差反向传播算法的学习过程，由信息的正向传播和误差的反向传播两个过程组成。输入层各神经元负责接收来自外界的输入信息，并传递给中间层各神经元；中间层是内部信息处理层，负责信息变换，根据信息变化能力的需求，中间层可以设计为单隐层或者多隐层结构；最后一个隐层

传递到输出层各神经元的信息，经进一步处理后，完成一次学习的正向传播处理过程，由输出层向外界输出信息处理结果。当实际输出与期望输出不符时，进入误差的反向传播阶段。周而复始的信息正向传播和误差反向传播过程，是各层权

值不断调整的过程，也是神经网络学习训练的过程，此过程一直进行到网络输出的误差减少到可以接受的程度，或者预先设定的学习次数为止。BP网络是有导

师的学习，是应用最广泛的一种网络。网络结构如图(2-10 )所示。

图中：X j 表示输入层第j 个节点的输入，j =i,…,;

W ij 表示隐含层第i 个节点到输入层第j 个节点之间的权值；

i 表示隐含层第i 个节点的阈值；

(X )表示隐含层的激励函数；

W k 表示输出层第k 个节点到隐含层第i 个节点之间的权值，i =1,…,q ;

k 表示输出层第k 个节点的阈值,k=1,…,L ;

(x)表示输出层的激励函数;

O k 表示输出层第k 个节点的输出

BP 网络模型处理信息的基本原理是：输入信号X i 通过中间节点(隐层点)

作

(1)信号的前向传播过程

隐含层第i 个节点的输入net i : net 隐含层第i 个节点的输出y i ： y i 输出层第k 个节点的输入net k :

q net k

W ki y i

i 1 输出层第k 个节点的输出O k ： q M

W j X j

i j 1

M (net) ( W j X j

i ) j 1 q W ki i 1 M

(W ij X j j 1 i ) a k q M

a k )

W ki ( W j X j i )a k i 1 j 1 (3-1 )

(3-2 ) (3-3 )

(3-4 )

输

岀

O k

变

* O L

a k

用于输出节点，经过非线形变换，产生输出信号Y k，网络训练的每个样本包括输入向量X和期望输出量T,网络输出值Y与期望输出值T之间的偏差，通过调整输入节点与隐层节点的联接强度取值W ij和隐层节点与输出节点之间的联接强度T jk 以及阈值，使误差沿梯度方向下降，经过反复学习训练，确定与最小误差相对应的网络参数，训练即告停止。此时经过训练的神经网络即能对类似样本的输入信息，自行处理输出误差最小的经过非线形转换的信息。

自适应控制综述

自适应控制文献综述 卢宏伟 （华中科技大学控制科学与工程系信息与技术研究所 M200971940） 摘要：文中对自适应控制系统的发展、系统类型、控制器类型以及国内外自适应控制在工业和非工业领域的应用研究现状进行了较系统的总结。自适应控制成为一个专门的研究课题已超过50年了，至今，自适应控制已在很多领域获得成功应用，证明了其有效性。但也有其局限性和缺点，导致其推广应用至今仍受到限制，结合神经网络、模糊控制是自适应控制今后发展的方向。 关键字：自适应控制鲁棒性自适应控制器 1.自适应控制的发展概况 自适应控制系统首先由Draper和Li 在1951年提出，他们介绍了一种能使性能特性不确定的内燃机达到最优性能的控制系统。而自适应这一专门名词是1954年由Tsien在《工程控制论》一书中提出的，其后，1955年Benner 和Drenick也提出一个控制系统具有“自适应”的概念。 自适应控制发展的重要标志是在1958午Whitaker“及共同事设计了一种自适应飞机飞行控制系统。该系统利用参考模型期望特性和实际飞行特性之间的偏差去修改控制器的参数，使飞行达到最理想的特性，这种系统称为模型参考自适应控制系统(MRAC系统)。此后，此类系统因英国皇家军事科学院的Parks利用李稚普诺夫(Lyapunov)稳定性理论和法国Landau利用Popov 的超稳定性理论等设计方法而得到很大的发展，使之成为—种最基本的自适应控制系统。1974年，为了避免出现输出量的微分信号，美国的Monopli 提出了一种增广误差信号法，因而使输入输出信号设汁的自适应控制系统更加可靠地应用与实际工程中。 1960年Li和Wan Der Velde提出的自适应控制系统，他的控制回路中用一个极限环使参数不确定性得到自动补偿，这样的系统成为自振荡的自适应控制系统。 Petrov等人在1963年介绍了一种自适应控制系统，它的控制数如有一个开关函数或继电器产生，并以与参数值有关的系统轨线不变性原理为基础来设计系统，这种系统称为变结构系统。 1960到1961年Bellman和Fel`dbaum分别在美国和苏联应用动态规划原理设计具有随机不确定性的控制系统时，发现作为辨识信号和实际信号的控制输入之间存在对偶特性，因而提出对偶控制。 Astrom和Wittenmark对发展另一类重要的自适应控制系统，即自校正调节器(STR)作出了重要的贡献。这种调节器用微处理机很容易实现。这一有创见的工作得到各国学者普遍的重视，并且把发展各种新型的STR和探索新的应用工作推向新的高潮，使得以STR方法设计的自适应控制系统在数量上迢迢领先。在这些发展中以英国的Clarker和Gawthrop在1976年提出的广义最小方差自校正控制器最受重视。它克服了自校正调节器不能用于非最小相位系统等缺点。为了既保持自校正调节器实现简单的优点，又有拜较好的

(完整版)控制图的基本原理

控制图的基本原理 质量特性数据具有波动性，在没有进行观察或测量时，一般是未知的，但其又具有规律性，它是在一定的范围内波动的，所以它是随机变量。 一、正态分布 如果随机变量受大量独立的偶然因素影响，而每一种因素的作用又均匀而微小，即没有一项因素起特别突出的影响，则随机变量将服从正态分布。 正态分布是连续型随机变量最常见的一种分布。它是由高斯从误差研究中得出的一种分布，所以也称高斯分布。随机变量服从正态分布的例子很多。一般来说，在生产条件不变的前提下，产品的许多量度，如零件的尺寸、材料的抗拉强度、疲劳强度、邮件的内部处理时长、随机测量误差等等都是如此。 定义若随机变量的概率密度函数为： 则称的分布为正态分布，记为。 正态分布的概率密度函数如图5—1所示。

图5-l正态分布概率密度曲线 从图中我们叫以看出正态分布有如下性质： (1)曲线是对称的，对称轴是x=μ； (2)曲线是单峰函数，当x=μ时取得最大值； (3)当曲时，曲线以x轴为渐近线； (4)在处，为正态分布曲线的拐点； (5)曲线与x轴围成的面积为1。 另外，正态分布的数字特征值为： 平均值 标准偏差 数字特征值的意义：平均值μ规定了图形所在的位置。根据正态分布的性质，在x=μ处，曲线左右对称且为其峰值点。 标准偏差，规定了图形的形状。图5-2给出了3个不同的值时正态分布密度曲线。当小时，各数据较多地集中于μ值附近，曲线就较“高”和“瘦”；当大时，数据向μ值附近集中的程度就差，曲线的形状就比较“矮”和“胖”。这说明正态分布的形状由的大小来决

定。在质量管理中，反映了质量的好坏，越小，质量的一致性越好。 图5-2大小不同时的正态分布 在正态分布概率密度函数曲线下，介于坐标 ,,,间的面积，分别占总面积的58.26%，95.45%，99.73%和99.99%。它们相应的几何意义如图5-3听示。 图5-3各种概率分布的几何意义 二、控制图的轮廓线

人工智能与神经网络课程论文

1. 引言 (2) 2. 在农业生产管理与决策中的应用 (2) 2.1. 在农业机械化中的应用 (2) 2.2. 在智能农业专家系统中的应用 (3) 3. 在预测和估产中的应用 (3) 3.1. 在农作物虫情预测中的应用 (3) 3.2. 在作物水分和营养胁迫诊断及产量估测中的应用 (4) 4. 在分类鉴别与图像处理中的应用 (5) 5. 结束语 (5)

BP 神经网络的研究与应用 摘要: 本文概述了BP 神经网络在农机总动力预测、农业专家系统信息决策、虫情测报、农作物水分和养分胁迫、土壤墒情、变量施肥、分类鉴别和图像处理等领域的应用情况，总结了人工神经网络模型的优点，指出其在精准农业和智能农业中的重要理论技术支撑作用。 关键词: BP神经网络; 农业工程; 农业专家系统; 变量施肥; 土壤墒情 Research and Application of BP Neural Network Abstract: Application of BP neural network in prediction of total power in agriculture machinery，information decision-making by agricultural experts system，pest forecast，crops to water stress and nutrient stress，soil moisture condition，variable rate fertilization，identification and image processing were overviewed．Characteristics of artificial neural network model were summed．Supporting role for important theory and technology in precision agriculture and intelligent agriculture were pointed． Key words: BP neural network，Agricultural engineering，Agricultural experts system，Variable rate fertilization，Soil moisture condition

自适应控制原理及应用-陈明

中国矿业大学2015 级硕士研究生课程考试 题目自适应控制原理及应用 学生姓名陈明 学号TS15060128A3 所在院系信息与电气工程学院 任课教师郭西进 中国矿业大学研究生院培养管理处印制

目录 1 自适应控制概述 (1) 1.1 自适应控制系统的功能及特点 (1) 1.2自适应控制系统的分类 (1) 1.2.1前馈自适应控制 (1) 1.2.2反馈自适应控制 (1) 1.2.3 模型参考自适应控制（MRAC） (2) 1.2.4自校正控制 (2) 1.3 自适应控制系统的原理 (3) 1.4 自适应控制系统的主要理论问题 (3) 2 模型参考自适应控制 (4) 2.1 模型参考自适应控制的数学描述 (4) 2.2 采用Lyapunov稳定性理论的设计方法 (4) 3 自校正控制 (7) 4 自适应控制在电梯门机系统中的应用 (7) 4.1电梯门机控制系统的关键技术 (7) 4.1.1 加减速过程的S曲线 (8) 4.1.2 系统的自适应控制 (8) 4.3 系统的控制策略 (8) 4.3.1 加减速过程的S曲线 (8) 4.3.2 控制系统模型 (9) 4.4 门机开关的运行曲线 (10) 4.5 系统的实现 (11) 5 结论与展望 (12)

1 自适应控制概述 1.1 自适应控制系统的功能及特点 在日常生活中，所谓自适应是指生物能改变自己的习性以适应新的环境的一种特征。因此，直观地说，自适应控制器应当是这样一种控制器，它能修正自己的特性以适应对象和扰动的动态特性的变化。 自适应控制的特点：研究具有不确定性的对象或难以确知的对象；能消除系统结构扰动引起的系统误差；对数学模型的依赖很小，仅需要较少的验前知识；自适应控制是较为复杂的反馈控制。 1.2自适应控制系统的分类 1.2.1前馈自适应控制 借助于过程扰动信号的测量，通过自适应机构来改变控制器的状态，从而达到改变系统特性的目的。前馈自适应结构图如图1.1所示。 图1.1前馈自适应结构图 由图1.1可知，当扰动不可测时，前馈自适应控制系统的应用就会受到严重的限制。 1.2.2反馈自适应控制 除原有的反馈回路之外，反馈自适应控制系统中新增加的自适应机构形成了另一个

PID控制的基本原理

盛年不重来，一日难再晨。及时宜自勉，岁月不待人。 PID 控制的基本原理 1．PID 控制概述 当今的自动控制技术绝大部分是基于反馈概念的。反馈理论包括三个基本要素：测量、比较和执行。测量关心的是变量，并与期望值相比较，以此误差来纠正和控制系统的响应。反馈理论及其在自动控制中应用的关键是：做出正确测量与比较后，如何用于系统的纠正与调节。 在过去的几十年里，PID 控制，也就是比例积分微分控制在工业控制中得到了广泛应用。在控制理论和技术飞速发展的今天，在工业过程控制中95%以上的控制回路都具有PID 结构，而且许多高级控制都是以PID 控制为基础的。 PID 控制器由比例单元（P）、积分单元（I）和微分单元（D）组成，它的基本原理比较简单，基本的PID 控制规律可描述为： G(S ) = K P + K1 + K D S (1-1) PID 控制用途广泛，使用灵活，已有系列化控制器产品，使用中只需设定三个参数（K P ，K I和K D ）即可。在很多情况下，并不一定需要三个单元，可以取其中的一到两个单元，不过比例控制单元是必不可少的。 PID 控制具有以下优点： （1）原理简单，使用方便，PID 参数K P、K I和K D 可以根据过程动态特性变化，PID 参数就可以重新进行调整与设定。 （2）适应性强，按PID 控制规律进行工作的控制器早已商品化，即使目前最新式的过程控制计算机，其基本控制功能也仍然是PID 控制。PID 应用范围广，虽然很多工业过程是非线性或时变的，但通过适当简化，也可以将其变成基本线性和动态特性不随时间变化的系统，就可以进行PID 控制了。 （3）鲁棒性强，即其控制品质对被控对象特性的变化不太敏感。但不可否认PID 也有其固有的缺点。PID 在控制非线性、时变、偶合及参数和结构不缺点的复杂过程时，效果不是太好； 最主要的是：如果PID 控制器不能控制复杂过程，无论怎么调参数作用都不大。 在科学技术尤其是计算机技术迅速发展的今天，虽然涌现出了许多新的控制方法，但PID 仍因其自身的优点而得到了最广泛的应用，PID 控制规律仍是最普遍的控制规律。PID 控制器是最简单且许多时候最好的控制器。 在过程控制中，PID 控制也是应用最广泛的，一个大型现代化控制系统的控制回路可能达二三百个甚至更多，其中绝大部分都采用PID 控制。由此可见，在过程控制中，PID 控制的重要性是显然的，下面将结合实例讲述PID 控制。 1.1.1 比例（P）控制 比例控制是一种最简单的控制方式，其控制器的输出与输入误差信号成比例关系。当仅有比例控制时系统输出存在稳定误差。比例控制器的传递函数为： G C (S ) = K P (1- 2) 式中，K P 称为比例系数或增益（视情况可设置为正或负），一些传统的控制器又常用比例带（Proportional Band，PB），来取代比例系数K P ，比例带是比例系数的倒数，比例带也称为比例度。 对于单位反馈系统，0 型系统响应实际阶跃信号R0 1(t)的稳态误差与其开环增益K 近视成反比，即： t→∞

控制图的原理

控制图的原理 一、定义： 控制图：对过程质量特性值进行测定、记录、评估，以监察过程是否处于控制状态的一种用统计方法设计的图。（也称休哈特控制图） 二、控制图的形成 μ：平均值，表分布中心σ：标准差，表分散程度

三、控制图的基本结构 1、以随时间推移而变动着的样品号为横坐标，以质量特性值或其统计量为纵坐标； 2、三条具有统计意义的控制线：上控制线UCL 、中心线CL 、下控制线LCL ； 3、一条质量特性值或其统计量的波动曲线。 四、控制图原理的解释 第一种解释：“点出界就判异” 小概率事件原理：小概率事件实际上不发生，若发生即判异常。控制图就是统计假设检验的图上作业法。 第二种解释：“抓异因，弃偶因” 控制限就是区分偶然波动与异常波动的科学界限。 休哈特控制图的实质就是区分偶然因素与异常因素的。 五、常规控制图分类 UCL CL LCL 样本统计量数值x 12

六、按用途分类 1、分析用控制图——用于质量和过程分析，研究工序或设备状态；或者确定某一“未知的”工序是否处于控制状态； 2、控制用控制图——用于实际的生产质量控制，可及时的发现生产异常情况；或者确定某一“已知的”工序是 否处于控制状态。 七、控制图的应用 八、Ｘ－Ｒ控制图的绘制 1、确定控制对象（统计量） 一般应选择技术上最重要的、能以数字表示的、容易测定并对过程易采取措施的、大家理解并同意的关键质量特性进行控制。 2、选择控制图 控制图 缺陷数控制图 控制图 单位缺陷数控制图 泊松分布 计点型 控制图 不合格品数控制图 控制图 不合格品率控制图 二项分布 计件型 计数型 控制图 单值－移动极差控制图 控制图 中位数－极差控制图 控制图 均值－标准差控制图 控制图 均值－极差控制图 正态分布 计量型 简记 控制图 分布 数据类型 R X -S X -R X -~S R X -p np u c

神经网络在人工智能中的应用

神经网络在人工智能中的应用 摘要：人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。关键词：人工智能，神经网络 一、人工智能 “人工智能”一词最初是在1956 年Dartmouth学会上提出的。从那以后,研究者们发展了众多理论和原理,人工智能的概念也随之扩展。人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的，现在计算机不但能完成这种计算, 而且能够比人脑做得更快、更准确，因之当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”, 可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的, 人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。它一方面不断获得新的进展，一方面又转向更有意义、更加困难的目标。 二、神经网络

神经网络是：思维学普遍认为，人类大脑的思维分为抽象（逻辑）思维、形象（直观）思维和灵感（顿悟）思维三种基本方式。 逻辑性的思维是指根据逻辑规则进行推理的过程；它先将信息化成概念，并用符号表示，然后，根据符号运算按串行模式进行逻辑推理；这一过程可以写成串行的指令，让计算机执行。然而，直观性的思维是将分布式存储的信息综合起来，结果是忽然间产生想法或解决问题的办法。这种思维方式的根本之点在于以下两点:1.信息是通过神经元上的兴奋模式分布储在网络上;2.信息处理是通过神经元之间同时相互作用的动态过程来完成的。 人工神经网络就是模拟人思维的第二种方式。这是一个非线性动力学系统，其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。虽然单个神经元的结构极其简单，功能有限，但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为却是极其丰富多彩的。 人工神经网络是由大量的简单基本元件——神经元相互联接而成的自适应非线性动态系统。每个神经元的结构和功能比较简单，但大量神经元组合产生的系统行为却非常复杂。 人工神经网络反映了人脑功能的若干基本特性，但并非生物系统的逼真描述，只是某种模仿、简化和抽象。 与数字计算机比较，人工神经网络在构成原理和功能特点等方面更加接近人脑，它不是按给定的程序一步一步地执行运算，而是能够自身适应环境、总结规律、完成某种运算、识别或过程控制。三．神经网络在人工智能中的应用专家系统

模型参考自适应控制

10．自适应控制 严格地说，实际过程中的控制对象自身及能所处的环境都是十分复杂的，其参数会由于种种外部与内部的原因而发生变化。如，化学反应过程中的参数随环境温度和湿度的变化而变化（外部原因），化学反应速度随催化剂活性的衰减而变慢（内部原因），等等。如果实际控制对象客观存在着较强的不确定，那么，前面所述的一些基于确定性模型参数来设计控制系统的方法是不适用的。 所谓自适应控制是对于系统无法预知的变化，能自动地不断使系统保持所希望的状态。因此，一个自适应控制系统，应能在其运行过程中，通过不断地测取系统的输入、状态、输出或性能参数，逐渐地了解和掌握对象，然后根据所获得的过程信息，按一定的设计方法，作出控制决策去修正控制器的结构，参数或控制作用，以便在某种意义下，使控制效果达到最优或近似更优。目前比较成熟的自适应控制可分为两大类：模型参考自适应控制（Model Reference Adaptive Control）和自校正控制（Self-Turning）。 10.1模型参考自适应控制 10.1.1模型参考自适应控制原理 模型参考自适应控制系统的基本结构与图10.1所示： 10.1模型参考自适应控制系统 它由两个环路组成，由控制器和受控对象组成内环，这一部分称之为可调系统，由参考模型和自适应机构组成外环。实际上，该系统是在常规的反馈控制回路上再附加一个参考模型和控制器参数的自动调节回路而形成。

在该系统中，参考模型的输出或状态相当于给定一个动态性能指标，（通常，参考模型是一个响应比较好的模型），目标信号同时加在可调系统与参考模型上，通过比较受控对象与参考模型的输出或状态来得到两者之间的误差信息，按照一定的规律（自适应律）来修正控制器的参数（参数自适应）或产生一个辅助输入信号（信号综合自适应），从而使受控制对象的输出尽可能地跟随参考模型的输出。 在这个系统，当受控制对象由于外界或自身的原因系统的特性发生变化时，将导致受控对象输出与参考模型输出间误差的增大。于是，系统的自适应机构再次发生作用调整控制器的参数，使得受控对象的输出再一次趋近于参考模型的输出（即与理想的希望输出相一致）。这就是参考模型自适应控制的基本工作原理。 模型参考自适应控制设计的核心问题是怎样决定和综合自适应律，有两类方法，一类为参数最优化方法，即利用优化方法寻找一组控制器的最优参数，使与系统有关的某个评价目标，如：J=? t o e 2(t)dt ，达到最小。另一类方法是基于稳 定性理论的方法，其基本思想是保证控制器参数自适应调节过程是稳定的。如基于Lyapunov 稳定性理论的设计方法和基于Popov 超稳定理论的方法。 系统设计举例 以下通过一个设计举例说明参数最优化设计方法的具体应用。 例10.1设一受控系统的开环传递函数为W a (s)=) 1(+s s k ，其中K 可变，要求 用一参考模型自适应控制使系统得到较好的输出。 解：对于该系统，我们选其控制器为PID 控制器，而PID 控制器的参数由自适应机构来调节，参考模型选性能综合指标良好的一个二阶系统： W m (d)= 1 414.11 2 ++s s 自适应津决定的评价函数取 minJ =?t e 2 (t)dt ，e(t)为参考模型输出与对象输出的误差。 由于评价函数不能写成PID 参数的解析函数形式，因此选用单纯形法做为寻优方法。（参见有关优化设计参考文献）。 在上述分析及考虑下，可将系统表示具体结构表示如下图10.2所示。

人工智能之人工神经网络(PDF 23页)

1 第八章人工神经网络吉林大学地面机械仿生技术教育部重点实验室 张锐

2 8.1 神经网络的基本概念及组成特性 8.1.1 生物神经元的结构与功能特性 从广义上讲，神经网络通常包括生物神经网络与人工神经网络两个方面。生物神经网络是指由动物的中枢神经系统及周围神经系统所构成的错综复杂的神经网络，它负责对动物肌体各种活动的管理，其中最重要的是脑神经系统。 人工神经网络是指模拟人脑神经系统的结构和功能，运用大量的软、硬件处理单元，经广泛并行互连，由人工方式建立起来的网络系统。 生物神经元就通常说的神经细胞，是构成生 物神经系统的最基本单元，简称神经元。 神经元主要由三个部分构成，包括细胞体、 轴突和树突，其基本结构如图所示。 1. 生物神经元的结构 生物神经元结构 吉林大学地面机械仿生技术教育部重点实验室 张锐

3 从生物控制论的观点来看，作为控制和信息处理基本单元的神经元，具有下列一些功能与特性。 2. 神经元的功能特性 （1）时空整合功能 神经元对于不同时间通过同一突触传入的信息，具有时间整合功能；对于同一时间通过不同突触传入的信息，具有空间整合功能。两种功能相互结合，使生物神经元具有时空整合的输入信息处理功能。 （2）神经元的动态极化性 尽管不同的神经元在形状及功能上都有明显的不同，但大多数神经元都是以预知的确定方向进行信息流动的。 （3）兴奋与抑制状态 神经元具有两种常规工作状态，即兴奋状态与抑制状态。 （4）结构的可塑性 突触传递信息的特性是可变的，随着神经冲动传递方式的变化，其传递作用可强可弱，所以神经元之间的连接是柔性的，这称为结构的可塑性。 吉林大学地面机械仿生技术教育部重点实验室 张锐

PID控制的基本原理

S lim e (t ) = 1 +RK t →∞ PID 控制的基本原理 1．PID 控制概述 当今的自动控制技术绝大部分是基于反馈概念的。反馈理论包括三个基本要素：测量、比较和执行。测量关 心的是变量，并与期望值相比较，以此误差来纠正和控制系统的响应。反馈理论及其在自动控制中应用的关键是： 做出正确测量与比较后，如何用于系统的纠正与调节。 在过去的几十年里，PID 控制，也就是比例积分微分控制在工业控制中得到了广泛应用。在控制理论和技术 飞速发展的今天，在工业过程控制中 95%以上的控制回路都具有 PID 结构，而且许多高级控制都是以 PID 控制为 基础的。 PID 控制器由比例单元（P ）、积分单元（I ）和微分单元（D ）组成，它的基本原理比较简单，基本的 PID 控 制规律可描述为： G (S ) = K P + K 1 + K D S (1-1) PID 控制用途广泛，使用灵活，已有系列化控制器产品，使用中只需设定三个参数（ K P ， K I 和 K D ） 即可。在很多情况下，并不一定需要三个单元，可以取其中的一到两个单元，不过比例控制单元是必不可少的。 PID 控制具有以下优点： （1） 原理简单，使用方便，PID 参数 K P 、K I 和 K D 可以根据过程动态特性变化，PID 参数就可以重 新进行调整与设定。 （2） 适应性强，按 PID 控制规律进行工作的控制器早已商品化，即使目前最新式的过程控制计算机，其 基本控制功能也仍然是 PID 控制。PID 应用范围广，虽然很多工业过程是非线性或时变的，但通过适当简化，也 可以将其变成基本线性和动态特性不随时间变化的系统，就可以进行 PID 控制了。 （3） 鲁棒性强，即其控制品质对被控对象特性的变化不太敏感。 但不可否 认 PID 也有其固有的缺点。PID 在控制非线性、时变、偶合及参数和结构不缺点的复杂过程时，效果不是太好； 最主要的是：如果 PID 控制器不能控制复杂过程，无论怎么调参数作用都不大。 在科学技术尤其是计算机技术迅速发展的今天，虽然涌现出了许多新的控制方法，但 PID 仍因其自身的优 点而得到了最广泛的应用，PID 控制规律仍是最普遍的控制规律。PID 控制器是最简单且许多时候最好的控制器。 在过程控制中，PID 控制也是应用最广泛的，一个大型现代化控制系统的控制回路可能达二三百个甚至更多， 其中绝大部分都采用 PID 控制。由此可见，在过程控制中，PID 控制的重要性是显然的，下面将结合实例讲述 PID 控制。 1.1.1 比例（P ）控制 比例控制是一种最简单的控制方式，其控制器的输出与输入误差信号成比例关系。当仅有比例控制时系统输 出存在稳定误差。比例控制器的传递函数为： G C (S ) = K P (1- 2) 式中， K P 称为比例系数或增益（视情况可设置为正或负），一些传统的控制器又常用比例带（Proportional Band ， PB ），来取代比例系数 K P ，比例带是比例系数的倒数，比例带也称为比例度。 对于单位反馈系统，0 型系统响应实际阶跃信号 R 0 1(t)的稳态误差与其开环增益 K 近视成反比，即： t →∞ 对于单位反馈系统，I 型系统响应匀速信号 (1- 3) R 1 (t)的稳态误差与其开环增益 K v 近视成反比, 即: lim e (t ) = R 1 K V (1- 4)

PWM控制的基本原理

PWM控制的基本原理 PWM（Pulse Width Modulation）控制——脉冲宽度调制技术，通过对一系列脉冲的宽度进行调制，来等效地获得所需要波形（含形状和幅值）。 PWM控制技术在逆变电路中应用最广，应用的逆变电路绝大部分是PWM型，PWM 控制技术正是有赖于在逆变电路中的应用，才确定了它在电力电子技术中的重要地位。理论基础： 冲量相等而形状不同的窄脉冲加在具有惯性的环节上时，其效果基本相同。冲量指窄脉冲的面积。效果基本相同，是指环节的输出响应波形基本相同。低频段非常接近，仅在高频段略有差异。 图1形状不同而冲量相同的各种窄脉冲 面积等效原理： 分别将如图1所示的电压窄脉冲加在一阶惯性环节（R-L电路）上，如图2a所示。其输出电流i(t)对不同窄脉冲时的响应波形如图2b所示。从波形可以看出，在i(t)的上升段，i(t)的形状也略有不同，但其下降段则几乎完全相同。脉冲越窄，各i(t)响应波形的差异也越小。如果周期性地施加上述脉冲，则响应i(t)也是周期性的。用傅里叶级数分解后将可看出，各i(t)在低频段的特性将非常接近，仅在高频段有所不同。 图2 冲量相同的各种窄脉冲的响应波形 用一系列等幅不等宽的脉冲来代替一个正弦半波，正弦半波N等分，看成N个相连的脉冲序列，宽度相等，但幅值不等；用矩形脉冲代替，等幅，不等宽，中点重合，面积（冲量）相等，宽度按正弦规律变化。 SPWM波形——脉冲宽度按正弦规律变化而和正弦波等效的PWM波形。 图3 用PWM波代替正弦半波 要改变等效输出正弦波幅值，按同一比例改变各脉冲宽度即可。 PWM电流波：电流型逆变电路进行PWM控制，得到的就是PWM电流波。 PWM波形可等效的各种波形： 直流斩波电路：等效直流波形 SPWM波：等效正弦波形，还可以等效成其他所需波形，如等效所需非正弦交流波形等，其基本原理和SPWM控制相同，也基于等效面积原理。 随着电子技术的发展，出现了多种PWM技术，其中包括：相电压控制PWM、脉宽PWM 法、随机PWM、SPWM法、线电压控制PWM等，而本文介绍的是在镍氢电池智能充电器中采用的脉宽PWM法。它是把每一脉冲宽度均相等的脉冲列作为PWM波形，通过改变脉冲列的周期可以调频，改变脉冲的宽度或占空比可以调压，采用适当控制方法即可使电压与频率协调变化。可以通过调整PWM的周期、PWM的占空比而达到控制充电电流的目的。 PWM技术的具体应用

控制图的原理

控制图的原理 一.控制图的原理－波动分布 控制图观点认为： （1）当过程仅受随机因素影响时，过程处于统计控制状态（简称受控状态）；由于过程波动具有统计规律性，当过程受控时，过程特性一般服从稳定的随机分布； （2）当过程中存在系统因素的影响时，过程处于统计失控状态（简称失控状态）。而失控时，过程分布将发生改变。 SPC正是利用过程波动的统计规律性对过程进行分析控制的。因而，它强调过程在受控和有能力的状态下运行，从而使产品和服务稳定地满足顾客的要求。 二.控制图的原理－统计 受控状态是生产过程追求的目标，此时，对产品的质量是有把握的。控制图即是用来监测生产过程状态的一种有效工具。 控制图的统计学原理，令W为度量某个质量特性的统计样本。假定W的均值为μ，而W 的标准差为σ。于是，中心线、上控制限和下控制限分别为 UCL=μ+Kσ CL=μ LCL=μ－Kσ 式中，K为中心线与控制界限之间的标准差倍数，Kσ表示间隔宽度。 正常情况下点子分布是正态的，落在控制界限之内的概率远大于落在控制界限之外的概率。反之，若点子落在控制界限之外，可能是属于正常情况下的小概率事件发生，也可能是过程异常发生，相对来讲，后者发生的概率要大得多。因此，我们宁可以为后者情况发生，这正是控制图的统计学原理。 点子落在控制界限之内是否一定处于稳态？点子落在控制界线之外是否一定出现异常？这两个问题的回答都是否定的。 更为科学的判断应根据概率统计方法对过程进行定量分析，精确计处出状态的概率值之后再进行过程状态判断。 三.控制图的原理－分类1 各控制图用途：

均值－极差控制图:是最常用、最基本的控制图，它用于控制对象为长度、重量、强度、纯度、时间和生产量等计量值的场合。 均值－标准差控制图:次图与上图类似，极差计算简便，故R图得到广泛应用，但当样本大小或0>10或12时，应用极差估计总体标准差的效率减低，最好应用S图代替R图。 中位数－极差控制图:由于中位数的计算比均值简单，所以多用于现场需要把测定数据直接记入控制图进行管理的场合。 均值－移动极差控制图:多用于下列场合,(1)采用自动化检查和测量对每一个产品都进行检验的场合；(2)取样费时、昂贵的场合；(3)如化工等过程，样品均匀，多抽样也无太大意义的场合。由于它不像前三种控制图那样能取得较多的信息，所以它判断过程变化的灵敏度也要差一些。 P控制图：用于控制对象为不合格品率等计数值质量指标的场合。这里需要注意的是，在根据多种检查项目总起来确定不合格品率的场合，当控制图显示异常后难于找出异常的原因。因此，使用P图时应选择重要的检查项目作为判断不合格品的依据。 （1）连续25个点都在控制限内（显著性水平为：0.0654）。 （2）连续35个点至多一个点落在控制限外（显著性水平为：0.0041）。 （3）连续100个点至多两个点落在控制限外（显著性水平为：0.0026）。 Pn控制图：用于控制对象为不合格品数的场合。设n为样本大小，P为不合格品率，则Pn为不合格品个数。由于计算不合格品率需要进行除法，比较麻烦。所以在样本大小相同的情况下，用此图比较方便。 C控制图：用于控制一部机器、一个部件、一定的长度、一定的面积或任何一定的单位中所出现的缺陷数目。例如，铸件上的砂眼数，机器设备的故障数等等。 U控制图：当样品的大小变化时应换算成每单位的缺陷数并用U控制图。 通用控制图： 四.控制图的原理－判稳准则 （1）连续25个点都在控制限内（显著性水平为：0.0654）。 （2）连续35个点至多一个点落在控制限外（显著性水平为：0.0041）。 （3）连续100个点至多两个点落在控制限外（显著性水平为：0.0026）。 五.控制图的原理－计量型稳定 六.控制图的原理－计数型不稳定

人工智能神经网络

基于神经网络的人机对抗人工智能系统（理论） -------------------------------------------------------------------------------- 基于神经网络的人机对抗人工智能系统 Harreke 摘要： 人工智能是一门科学名称。自电子计算机发明后不久，人工智能学科即宣布创立，其目的就是要模拟人类的智力活动机制来改进计算机的软件硬件构成，使他们掌握一种或多种人的智能，以便在各种领域内有效替代人的脑力劳动，特别是解决用传统软硬件方法难以解决的问题，如模式识别，复杂的控制行为或对海量的数据进行实时评估等。 所谓人工智能，就是由人工建立的硬件或软件系统的智能，是无生命系统的智能。智能是人类智力活动的能力，是一个抽象的概念。一个软件或硬件系统是否有智能，只能根据它所表现出来的行为是否和人类某些行为相类似来做判断。 人工智能在计算机上的实现，有两种不同的方式。一种是采用传统的编程技术，使系统呈现智能的效果，而不考虑所用方法是否与人或生物机体所用的方法相同。这种方法称为工程学方法，它的编程方式虽然简单，智能效果显著，可是算法和程序一旦固定下来，智能就很难再进一步提高。另一种是模拟法，它不仅要看智能效果，还要求实现方法和人类或生物机体所用的方法相同或类似。人工神经网络是模拟人类或生物大脑中神经元的活动方式，属于模拟法。 人工神经网络入门难度大，编程者需要为每一个对象设置一个智能系统来进行控制，新设置好的智能系统，虽然一开始什么都不懂，但它拥有学习的能力，可以通过学习，不断提升智能，不断适应环境、应付各种情况。通常来讲，使用人工神经网络虽然编程复杂，但编写完成后的维护工作，将比使用其他方式编程后的维护更加省力。 本文采用人工神经网络构建一个完整的人工智能系统，并将该人工神经网络理论应用于电脑领域的项目DOTA。 关键词：人机对抗，神经网络，人工智能，DOTA 目录 第一章神经网络系统概述 1.1生物学神经网络 1.2人工神经网络

2019人工智能与健康试题及答案

2019人工智能与健康试题及答案 一、单项选择题 1.（）是集机械、电子、控制、计算机、传感器、人工智能等多学科先进技术于一体的现代制造业重要的自动化装备。 D.工业机器人 2.（）是利用计算机将一种自然语言（源语言）转换为另一种自然语言（目标语言）的过程。 B.机器翻译 3.（）是人工智能的核心，是使计算机具有智能的主要方法，其应用遍及人工智能的各个领域。 B.机器学习 4.（）是人以自然语言同计算机进行交互的综合性技术，结合了语言学、心理学、工程、计算机技术等领域的知识。 A.语音交互 5.（）是通过建立人工神经网络，用层次化机制来表示客观世界，并解释所获取的知识，例如图像、声音和文本。 A.深度学习 6.（）是研究用计算机系统解释图，像实现类似人类视觉系统理解外部世界的一种技术，所讨论的问题是为了完成某一任务需要从图像中获取哪些信息，以及如何利用这些信息获得必要的解释。 B.图像理解 7.（）是一个具有大量的专门知识与经验的程序系统，它应用人工智能技术和计算机技术，根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以便解决那些需要人类专家处理的复杂问题。 A.专家系统 8.（）是一种处理时序数据的神经网络，常用于语音识别、机器翻译等领域。 C.循环神经网络 9.（）是一种基于树结构进行决策的算法。 B.决策树 10.（）是用电脑对文本集按照一定的标准进行自动分类标记。

C.文本分类 11.（）是指能够按照人的要求，在某一个领域完成一项工作或者一类工作的人工智能。 C.弱人工智能 12.（）是指能够自己找出问题、思考问题、解决问题的人工智能。 B.强人工智能 13.（）是指在各个领域都比人类要强的人工智能。 A.超人工智能 14.（）是指直接通过肢体动作与周边数字设备和环境进行交互。 A.体感交互 15.（）是自然语言处理的重要应用，也可以说是最基础的应用。 C.文本分类 16.（）宣布启动了“先进制造伙伴计划”“人类连接组计划”“创新神经技术脑研究计划”。 C.美国 17.（）中共中央政治局就人工智能发展现状和趋势举行第九次集体学习。 B.2018年10月31日 18.《“健康中国2030”规划纲要》中提到，健康是经济社会发展的（） B.基础条件 19.《“健康中国2030”规划纲要》中提到，全民健康是建设健康中国的（） D.根本目的 20.1997年，Hochreiter&Schmidhuber提出（）。 D.长短期记忆模型 21.2005年，美国一份癌症统计报告表明：在所有死亡原因中，癌症占（） A.1/4 22.2012年，Hinton教授小组在ImageNet竞赛中夺冠，降低了几乎（）的错误率。 B.50% 23.2017年，卡内基梅隆大学开发的一个人工智能程序在（）大赛上战胜了四位人类玩家，这在人工智能发展史上具有里程碑式的意义。 C.德州扑克 24.50年前，人工智能之父们说服了每一个人：“（）是智能的钥匙。” B.逻辑 25.癌症的治疗分为手术、放疗、化疗。据WTO统计，有（）的肿瘤患者需要接受放疗。

自适应控制算法的实现

题目：自适应控制算法的实现 利用FOXBORO控制模块PIDA、FBTUNE、FFTUNE可以构成自适应和自整定控制算法。在电站应用中，这种算法可以用来克服过热、再热系统的纯滞后，实现磨煤系统的模糊控制，在其它行业的先进控制应用中也很具优势。 其基本组态方法如下： 1。建立PIDA模块。 MODOPT ≥ 4。 2。建立FBTUNE 和 FFTUNE 模块，分别将 PIDA.BLKSTA 参数连至 FBTUNE和 FFTUNE的PIDBLK。 3。将扰动量连至 FFTUNE 的LOAD_n (n=1～4)。 说明： 1。使用FBTUNE可以实现对PIDA中 PBAND(比例带)、INT(积分时间)、DERIV (微分时间)、DTIME(纯延迟时间)、SPLLAG(设定值超前-滞后系数)、FILTER (用于克服过程滞后与控制器滞后间不匹配的因子)的自整定。 2。当PIDA在PI或PID方式下，若FBTUNE的DFCT不大于1，如果此时FBTUNE的 PR_FL＝0，可以实现控制对象不确定的模糊控制。这种方式不需要预整定。 3。当FBTUNE的 DFCT>1，或 PIDA 在 NIPID、PI_TAU、PID_TAU方式下，或 FBTUNE 的 PR_FL=1，需作预整定。预整定时，PIDA应处于手动状态，在 FBTUNE 的详细画面上置位 PTNREQ。预整定完毕，能确定 FBTUNE 的 PR_TYP (过程类型)、DFCT 及 PIDA 的 PBAND、INT、DERIV、DTIME、 SPPLLAG。 4。在FBTUNE的详细画面上置位STNREQ，若PIDA在自动状态下，FBTUNE将 进入自整定状态。建议将预整定的P、I、D参数或经验的P、I、D参数填入 FBTUNE详细画面的PM、IM、DM中。这样，在自整定不能很好满足控制要 求时，可以在FBTUNE的详细画面上置位 FB_HOLD，并 TOGGLE PIDRCL， 于是 FBTUNE 会将保留在 PM、IM、DM 中的整定参数装入PIDA中。复位 FB_HOLD，FBTUNE仍回到自整定状态。

人工智能神经网络例题

神经网络学习 假设w1(0)=0.2, w2(0)=0.4, θ(0)=0.3, η=0.4，请用单层感知器完成逻辑或运算的学习过程。 解：根据“或”运算的逻辑关系，可将问题转换为： 输入向量：X1=[0, 0, 1, 1] X2=[0, 1, 0, 1] 输出向量：Y=[0, 1, 1, 1] 由题意可知，初始连接权值、阈值，以及增益因子的取值分别为： w1(0)=0.2, w2(0)=0.4, θ(0)=0.3，η=0.4 即其输入向量X(0)和连接权值向量W(0)可分别表示为： X(0)=(-1, x1 (0), x2 (0)) W(0)=(θ(0), w1(0), w2 (0)) 根据单层感知起学习算法，其学习过程如下： 设感知器的两个输入为x1(0)=0和x2(0)=0，其期望输出为d(0)=0，实际输出为：y(0)=f(w1(0) x1(0)+ w2(0) x2(0)-θ(0)) =f(0.2*0+0.4*0-0.3)=f(-0.3)=0 实际输出与期望输出相同，不需要调节权值。 再取下一组输入：x1(0)=0和x2(0)=1，其期望输出为d(0)=1，实际输出为： y(0)=f(w1(0) x1(0)+ w2(0) x2(0)-θ(0)) =f(0.2*0+0.4*1-0.3)=f(0.1)=1 实际输出与期望输出相同，不需要调节权值。 再取下一组输入：x1(0)=1和x2(0)=0，其期望输出为d(0)=1，实际输出为： y(0)=f(w1(0) x1(0)+ w2(0) x2(0)-θ(0)) =f(0.2*1+0.4*0-0.3) =f(-0.1)=0 实际输出与期望输出不同，需要调节权值，其调整如下： θ(1)=θ(0)+η(d(0)- y(0))*(-1)=0.3+0.4*(1-0)*(-1)= -0.1 w1(1)=w1(0)+η(d(0)- y(0))x1(0)=0.2+0.4*(1-0)*1=0.6 w2(1)=w2(0)+η(d(0)- y(0))x2(0)=0.4+0.4*(1-0)*0=0.4 再取下一组输入：x1(1)=1和x2(1)=1，其期望输出为d(1)=1，实际输出为： y(1)=f(w1(1) x1(1)+ w2(1) x2(1)-θ(1)) =f(0.6*1+0.4*1+0.1) =f(1.1)=1 实际输出与期望输出相同，不需要调节权值。 再取下一组输入：x1(1)=0和x2(1)=0，其期望输出为d(0)=0，实际输出为： y(1)=f(w1(1) x1(1)+ w2(1) x2(1)-θ(1)) =f(0.6*0+0.4*0 + 0.1)=f(0.1)=1

振动控制的基本原理

B 图1-1 振动控制的基本原理 （1）电动台的工作原理及框图 载流导体载磁场中受电磁力的作用而运动，根据电磁学的基本原理，一段载流元dI 放在磁场中（见图1-1）所受的电磁力可用下式表示Df=BId ?sin （d ?^B ）式中B 一载流导体所处磁场的磁通（Gs ）I 一载流导体的电流有效值 （A ）dI ^B 一电流元与V 的夹角载振动台的设计中d ?^B=90°则sin （d ?^B ）=sin90°=1∴df=BId ?整个驱动动圈的线圈式由无数小电流元组成的因此动圈所受的力F 为 F=∫? 0BId ?=IB ?………(1-1) ?…………动圈的有效长度 显然，在上式中，当振动台与定型时B ?为定值则F αI 因此，当动圈上通过的电流I 以正弦规律变化，即产生所谓振动。 由（1-1）式可知 振动台的激振力大小取决于I 、B 、?三个参数的打小，气隙磁通B 的大小式不能无限制地增加的，当采取恒磁场时，B 一般为6000Gs 一7000Gs ，当采用单磁场励磁时，B 一般在13000Gs 左右，采用双

图1-2 动台体体积大小限制。如果要增加激振力，则要增加动圈驱动电流I 的大小，而I是由功率放大器提供的，也就要增大功率放大器输出的大小。 为了表明由功率化为激振力的能力，人们常用数来表达，它定义为每产生一公斤的激振力所需功率放大器的瓦数，称为该振动台的力常数。 在振动台的应用中常用下列量纲 I…………安培（A） ?…………厘米（cm） B…………高斯（Gs） F…………公斤力（kgf） 则（1-1）改写成 F=2x10-7IB ?……………………1—2 （2）电动台的框图及各部件作用 电动台的框图如图1-2所示