神经网络控制 徐丽娜 多变量控制系统以及辨识

资 源 简 介

神经网络控制 徐丽娜 多变量控制系统以及辨识

详 情 说 明

神经网络控制是一种利用神经网络算法实现对复杂系统进行智能控制的方法，在多变量控制系统中具有广泛的应用前景。徐丽娜教授在该领域的研究主要聚焦于多变量系统的控制与辨识问题。

多变量控制系统是指具有多个输入和多个输出的复杂系统，这类系统的变量之间存在耦合关系，传统控制方法往往难以取得理想效果。神经网络凭借其强大的非线性映射能力和自学习特性，能够有效处理多变量系统中的耦合和非线性问题。

系统辨识是通过对输入输出数据的分析来建立数学模型的过程。神经网络在系统辨识中展现出独特优势，可以通过训练学习系统的动态特性，无需预先知道系统的精确数学模型。这种数据驱动的方法特别适用于难以用传统方法建模的复杂工业过程。

在神经网络控制中，常用的方法包括直接逆模型控制、模型参考自适应控制以及内模控制等。这些方法都需要结合系统辨识技术来建立准确的神经网络模型。徐丽娜教授团队的研究工作为神经网络控制在多变量系统中的应用提供了理论支持和实践指导。