基于神经网络在线辨识

资 源 简 介

基于神经网络在线辨识

详 情 说 明

本文介绍了基于神经网络在线辨识的自适应逆振动控制技术，这是一种针对非线性系统的高效控制方法。该技术利用神经网络的强大学习能力，实现了系统的实时在线辨识和控制优化。

在传统的控制系统中，非线性特性常常导致控制效果不佳。而神经网络具备逼近任意非线性函数的能力，通过在线学习可以不断调整自身参数，适应系统的动态变化。这种自适应特性使得控制器能够有效应对系统参数变化、外部干扰等不确定性因素。

振动控制是该技术的典型应用场景。神经网络通过在线辨识建立被控对象的精确逆模型，进而生成抵消振动的控制信号。整个过程无需预先知道系统的精确数学模型，大大降低了工程实现的难度。

该技术的核心优势在于其自适应性，能够持续优化控制性能。随着在线学习的进行，神经网络的辨识精度逐步提高，控制效果也随之增强。这种方法特别适合参数时变或工作环境复杂的非线性系统控制。