神经网络控制器的仿真比较研究

文章探讨了神经网络控制器在控制领域的应用,重点比较了多层感知机(MLP)和径向基函数网络(RBFN)在MATLAB环境下的仿真效果。通过二阶惯性环节系统模型,训练数据生成,以及仿真运行,发现MLP预测准确,而RBFN预测存在波动,需要优化。

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神经网络控制器的仿真比较研究

近年来,神经网络作为一种强大的非线性建模工具,被广泛应用于控制领域。本篇文章将介绍神经网络控制器的仿真比较研究,并提供相应的 MATLAB 源代码。

首先,我们介绍一下神经网络控制器的基本原理。神经网络控制器由两部分组成:前馈神经网络和反馈控制器。前馈神经网络根据系统的输入输出关系进行训练,得到一个系统的模型。反馈控制器则根据系统当前的状态对前馈神经网络输出进行修正,使系统达到稳定控制。

在本次仿真比较中,我们将比较两种神经网络控制器:多层感知机 (MLP) 和径向基函数网络 (RBFN)。以下是 MATLAB 源代码:

% MLP 神经网络控制器仿真
clear all;
close all;
clc;

% 系统模型
sys = tf(
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