神经网络控制的应用

神经网络首先用于解决模式识别问题。随着80年代神经网络理论的突破性进展，神经网络控制引起控制界的广泛注意。由于系统的复杂性，存在多种不确定性及难以确切描述的非线性。现代工业对工业过程控制不仅要求控制的精确性，还要求控制的鲁律性、实时性、容错性及对控制参数的自适应和学习能力。传统适应控制方法存在局限性，传统控制未能从根本上解决控制问题，所以智能控制得到迅速发展。神经网络在系统辩识、模式识别、信号处理、图象处理、故障诊断等方面得到广泛应用。神经网络控制是从机理上对人脑进行简单结构模拟的新型控制和辩识方…