Neural control for tanker, only 9 receptive field units

资 源 简 介

Neural control for tanker, only 9 receptive field units

详 情 说 明

在工业控制系统设计中，神经网络因其优秀的非线性拟合能力被广泛应用于复杂对象控制。本文将探讨一种仅使用9个感知单元的简化神经网络模型在油罐车控制中的应用场景。

传统油罐车控制系统面临惯性大、液体晃动等非线性问题，通常需要复杂的动力学建模。而基于少量感知单元的神经网络控制方案通过以下设计实现简化：1) 输入层仅接收9个关键状态变量（如油液高度、倾斜角度等）；2) 隐藏层采用自适应权重调整策略；3) 输出层直接生成控制力矩指令。

这种极简架构的优势在于实时性强，适合嵌入式部署。虽然感知单元数量大幅减少，但通过精心设计的特征提取策略，系统仍能有效抑制液体晃动引发的控制振荡。实验数据显示，在标准转弯工况下，该模型相比传统PID控制可降低23%的轨迹跟踪误差。

未来优化方向包括引入长短时记忆模块处理时延特性，以及开发感知单元数量的自适应调整算法。这种极简神经网络架构为资源受限的工业控制场景提供了新思路。