北京科技大学：《人工神经网络原理与应用 Artificial Neural Networks》课程教学资源（研究实验）单神经网络在控制系统中的应用

研究性试验4-单神经网络在控制系统中的应用 一、研究问题描述 单神经网络控制系统结构如下图所示。 X0=1 w1 e w2 f(x) 系统 w3 图1单神经网络控制系统结构 设二阶被控系统模型归一化后的离散方程为： y2=0.33*y1+0.132*y0+0.5*k1+0.038*uk0 设系统输出离散化的量表示为y(k-2)=y(0),y(k-1)=yl,y(k)=y2; 各个采样点的单神经元的输入权值是w(k-2)=w(O),1w(k-1)=w(I),1(k)=w(2); 各神经元的输入x=[111]': 程序的循环次数M=80: 点循环次数N=50。 二、要求 1、利用上述结构图分析计算输出： 2、给出所用算法的理论描述和程序流图： 3、算法中参数选择的影响分析与仿真： 4、仿真结果的分析与说明。 说明：如果选择Matlab作为仿真工具，在网络结构选择、Matlab可控制参数的 选择方面需要做仔细研究：如果选择C++或Java等语言，要就算法流程和程序 清单，以及参数变化的分析

研究性试验 4-单神经网络在控制系统中的应用 一、研究问题描述 单神经网络控制系统结构如下图所示。 图 1 单神经网络控制系统结构 设二阶被控系统模型归一化后的离散方程为： y y y uk uk 2 0.33* 1 0.132* 0 0.5* 1 0.038* 0 = + + + 设系统输出离散化的量表示为 y k y y k y y k y ( 2) (0), ( 1) 1, ( ) 2 − = − = = ； 各个采样点的单神经元的输入权值是 w k w w k w w k w ( 2) (0), ( 1) (1), ( ) (2) − = − = = ； 各神经元的输入 x = [111]' ； 程序的循环次数 M = 80 ； 点循环次数 N = 50。 二、要求 1、利用上述结构图分析计算输出； 2、给出所用算法的理论描述和程序流图； 3、算法中参数选择的影响分析与仿真； 4、仿真结果的分析与说明。 说明：如果选择 Matlab 作为仿真工具，在网络结构选择、Matlab 可控制参数的 选择方面需要做仔细研究；如果选择 C++或 Java 等语言，要就算法流程和程序 清单，以及参数变化的分析