神经网络在线辨识的自适应逆振动控制技术

资 源 简 介

神经网络在线辨识的自适应逆振动控制技术

详 情 说 明

神经网络在线辨识的自适应逆振动控制技术是一种针对非线性振动系统的智能化控制方法。该技术利用神经网络的强大非线性拟合能力，实时辨识系统动态特性并调整控制器参数，从而实现对振动的高精度抑制。

核心原理 在线辨识：神经网络持续接收系统的输入输出数据，动态更新模型参数以适应系统变化，避免传统离线建模的滞后性问题。 逆控制策略：通过构建系统的逆动力学模型，直接生成抵消振动所需的控制力，相比反馈控制更适用于高频振动场景。 自适应机制：结合梯度下降或强化学习算法，在线优化网络权重，确保在参数摄动或外界干扰下仍保持稳定控制效果。

技术优势 对非线性因素（如摩擦、迟滞）的包容性更强，无需精确的数学模型。 在变工况（如负载突变）时，辨识与控制同步调整，鲁棒性显著提升。 可嵌入嵌入式系统实现实时控制，适用于机械臂、航空航天等精密运动场景。

应用扩展 该技术可进一步结合深度强化学习，处理多自由度耦合振动，或与经典PID形成混合控制架构以兼顾响应速度与稳态精度。