神经网络控制结构包括,神经网络主要包括哪些

1、什么是神经网络控制

神经网络控制系统是一种较为复杂的系统控制技术；它通常应用于单台变频器的控制系统中；而这种技术是通过识别系统并进行运算后实现对变 freqerentor 的 控制 而 形成 了一 种新 型 的 技术 手段 。此外，在多级联锁 系统 中 可 以 同时 协调 多 台 独立 运 行 的 变 频 器 工作 。因 此，在 多 级 联 锁控 制 系 统 中采 用 神 经 网络 控制系 统 更 为 合 适 。

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2、什么是神经网络控制技术

神经网络控制技术是一项复杂的系统控制技术，一般应用在变频器的控制中，它是通过对系统的辨识、运算后对变频器进行控制的一种新技术神经网络控制主要包括。而且神经网络控制可以同时控制多个变频器，所以应用在多个变频器级联控制中比较合适。

3、神经网络的特点

各种类型的生物及工程系统的人工神经网络都具有以下共有特征：高度并行处理能力、灵活的拓扑结构、强大的关联处理能力（包括强大的适应能力和自我组织能力）。这些特征不仅使它们拥有超高的计算速度和强大的联想处理能力（即关联处理的能力），还具备卓越的容错能力和自组织学习机制。这些特性构成了人工神经网络模拟智能活动的技术基础，并已在多个重要领域得到了广泛应用：例如，在通信工程中用于数据压缩编码；在图像处理领域用于图像分析；在模式识别方面用于目标检测；在信号处理中用于自适应滤波；在通信网规划方面用于流量管理；在智能网管理中用于实时决策支持等众多应用场景中展现出强大的生命力和发展前景。

4、智能控制的类型

分级递阶智能控制是在自适应控制和自组织控制基础上，由美国普渡大学Saridis提出的智能控制理论.分级递阶智能控制（Hierarchical Intelligent Control）主要由三个控制级组成，按智能控制的高低分为组织级，协调级，执行级，并且这三级遵循伴随智能递降精度递增原则。
组织级（organization level）：组织级通过人机接口和用户（操作员）进行交互，执行最高决策的控制功能，监视并指导协调级和执行级的所有行为，其智能程度最高.
协调级（Coordination level）：协调级可进一步划分为两个分层：控制管理分层和控制监督分层.
执行级（executive level）：执行级的控制过程通常是执行一个确定的动作. 专家指的是那些对解决专门问题非常熟悉的人们，他们的这种专门技术通常源于丰富的经验，以及他们处理问题的详细专业知识.
专家系统主要指的是一个智能计算机程序系统，其内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验，能够利用人类专家的知识和解决问题的经验方法来处理该领域的高水平难题.它具有启发性，透明性，灵活性，符号操作，不一确定性推理等特点.应用专家系统的概念和技术，模拟人类专家的控制知识与经验而建造的控制系统，称为专家控制系统.
专家系统是利用专家知识对专门的或困难的问题进行描述. 用专家系统所构成的专家控制，无论是专家控制系统还是专家控制器，其相对工程费用较高，而且还涉及自动地获取知识困难、无自学能力、知识面太窄等问题. 尽管专家系统在解决复杂的高级推理中获得较为成功的应用，但是专家控制的实际应用相对还是比较少。 神经网络是指由大量与生物神经系统的神经细胞相类似的人工神经元互连而组成的网络；或由大量象生物神经元的处理单元并联互连而成.这种神经网络具有某些智能和仿人控制功能.
学习算法是神经网络的主要特征，也是当前研究的主要课题.学习的概念来自生物模型，它是机体在复杂多变的环境中进行有效的自我调节.神经网络具备类似人类的学习功能.一个神经网络若想改变其输出值，但又不能改变它的转换函数，只能改变其输人,而改变输人的唯一方法只能修改加在输人端的加权系数.
神经网络的学习过程是修改加权系数的过程，最终使其输出达到期望值，学习结束.常用的学习算法有：Hebb学习算法，widrow Hoff学习算法，反向传播学习算法一BP学习算法，Hopfield反馈神经网络学习算法等。
神经网络是利用大量的神经元按一定的拓扑结构和学习调整方法. 它能表示出丰富的特性：并行计算、分布存储、可变结构、高度容错、非线性运算、自我组织、学习或自学习等. 这些特性是人们长期追求和期望的系统特性. 它在智能控制的参数、结构或环境的自适应、自组织、自学习等控制方面具有独特的能力. 神经网络可以和模糊逻辑一样适用于任意复杂对象的控制，但它与模糊逻辑不同的是擅长单输入多输出系统和多输入多输出系统的多变量控制. 在模糊逻辑表示的SIMO 系统和MIMO 系统中，其模糊推理、解模糊过程以及学习控制等功能常用神经网络来实现.模糊神经网络技术和神经模糊逻辑技术：模糊逻辑和神经网络作为智能控制的主要技术已被广泛应用. 两者既有相同性又有不同性. 其相同性为：两者都可作为万能逼近器解决非线性问题，并且两者都可以应用到控制器设计中. 不同的是：模糊逻辑可以利用语言信息描述系统，而神经网络则不行；模糊逻辑应用到控制器设计中，其参数定义有明确的物理意义，因而可提出有效的初始参数选择方法；神经网络的初始参数（如权值等） 只能随机选择. 但在学习方式下，神经网络经过各种训练，其参数设置可以达到满足控制所需的行为. 模糊逻辑和神经网络都是模仿人类大脑的运行机制，可以认为神经网络技术模仿人类大脑的硬件，模糊逻辑技术模仿人类大脑的软件. 根据模糊逻辑和神经网络的各自特点，所结合的技术即为模糊神经网络技术和神经模糊逻辑技术. 模糊逻辑、神经网络和它们混合技术适用于各种学习方式 智能控制的相关技术与控制方式结合或综合交叉结合，构成风格和功能各异的智能控制系统和智能控制器是智能控制技术方法的一个主要特点． 所谓模糊控制，就是在被控制对象的模糊模型的基础上，运用模糊控制器近似推理手段，实现系统控制的一种方法.模糊模型是用模糊语言和规则描述的一个系统的动态特性及性能指标.
模糊控制的基本思想是用机器去模拟人对系统的控制.它是受这样事实而启发的：对于用传统控制理论无法进行分析和控制的复杂的和无法建立数学模型的系统，有经验的操作者或专家却能取得比较好的控制效果，这是因为他们拥有日积月累的丰富经验，因此人们希望把这种经验指导下的行为过程总结成一些规则，并根据这些规则设计出控制器.然后运用模糊理论，模糊语言变量和模糊逻辑推理的知识，把这些模糊的语言上升为数值运算，从而能够利用计算机来完成对这些规则的具体实现，达到以机器代替人对某些对象进行自动控制的目的。
模糊逻辑用模糊语言描述系统，既可以描述应用系统的定量模型也可以描述其定性模型. 模糊逻辑可适用于任意复杂的对象控制. 但在实际应用中模糊逻辑实现简单的应用控制比较容易. 简单控制是指单输入单输出系统（SISO) 或多输入单输出系统（MISO) 的控制. 因为随着输入输出变量的增加，模糊逻辑的推理将变得非常复杂。 学习是人类的主要智能之一，人类的各项活动也需要学习.在人类的进化过程中,学习功能起着十分重要的作用.学习控制正是模拟人类自身各种优良的控制调节机制的一种尝试. 所谓学习是一种过程，它通过重复输人信号，并从外部校正该系统，从而使系统对特定输人具有特定响应.学习控制系统是一个能在其运行过程中逐步获得受控过程及环境的非预知信息，积累控制经验，并在一定的评价标准下进行估值，分类，决策和不断改善系统品质的自动控制系统。
（1）遗传算法学习控制
智能控制是通过计算机实现对系统的控制，因此控制技术离不开优化技术。快速、高效、全局化的优化算法是实现智能控制的重要手段。遗传算法是模拟自然选择和遗传机制的一种搜索和优化算法，它模拟生物界/生存竞争，优胜劣汰，适者生存的机制，利用复制、交叉、变异等遗传操作来完成寻优。遗传算法作为优化搜索算法，一方面希望在宽广的空间内进行搜索，从而提高求得最优解的概率；另一方面又希望向着解的方向尽快缩小搜索范围，从而提高搜索效率。如何同时提高搜索最优解的概率和效率，是遗传算法的一个主要研究方向。遗传算法作为一种非确定的拟自然随机优化工具，具有并行计算、快速寻找全局最优解等特点，它可以和其他技术混合使用，用于智能控制的参数、结构或环境的最优控制。
（2）迭代学习控制
迭代学习控制模仿人类学习的方法、即通过多次的训练，从经验中学会某种技能，来达到有效控制的目的。迭代学习控制能够通过一系列迭代过程实现对二阶非线性动力学系统的跟踪控制。整个控制结构由线性反馈控制器和前馈学习补偿控制器组成，其中线性反馈控制器保证了非线性系统的稳定运行、前馈补偿控制器保证了系统的跟踪控制精度。它在执行重复运动的非线性机器人系统的控制中是相当成功的。

5、输入循环的三种主要控制方式

1．查询方式、2．中断方式、3．DMA方式。

循环神经网络（RNN/recurrentneuralnetwork）是一种类型的生物。其能够通过引入额外权重在图结构中形成循环从而维持一个内部状态。该系统将有助于这些系统在序列预测任务中更明确地获取和运用上下文信息。

这类问题涵盖的是具有顺序和时间因素的问题。在本文中，您即将深入探索用于深度学习的循环神经网络。通过阅读这篇文章，在未来的学习中您将掌握以下内容：循环神经网络的主要高级架构类型——包括长短期记忆单元（LSTM）、加权长短时记忆单元（GRU）以及神经 Turing 机（NTM）。此外，在本教程中还将探讨与常规递归结构相关的最新研究进展。

探讨如何使RNN在一系列具有挑战性的任务中达成目前最好的成果。
请注意，在本研究中我们不会涵盖所有可能类型的循环神经网络。
相反地，则将专注于几种特定于深度学习的循环神经网络模型（如LSTM、GRU和NTM）及其相关背景知识。

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现在就让我们开始吧！接下来我们将从构建循环神经网络（RNN）的基础场景入手；随后我们将深入探究用于深度学习的各种RNN模型及其应用方法；最后我们还将探讨一些与深度学习相关的高级RNN主题，并适当的时间安排好每一步的学习内容。

6、混合动力上CCU是什么？

在混合动力汽车上广泛应用于基于计算机的核心现代科技以及自动控制系统中。其智能控制系统涵盖了自适应控制技术、模糊控制技术（Fuzzy）、专家控制系统（Expert System）以及神经网络控制系统（Neural Networks）等技术。这些先进技术逐步引入混合动力汽车领域，在安全性方面得到了显著提升，在节能性方面表现优异，在环保性方面效果突出，并显著提升了乘坐舒适度。

7、变频器的工作原理，包括电路图等解释

变频调速技术是现代电力传动技术的重要发展方向，而作为变频调速系统的核心—变频器的性能也越来越成为调速性能优劣的决定因素，除了变频器本身制造工艺的“先天”条件外，对变频器采用什么样的控制方式也是非常重要的。本文从工业实际出发，综述了近年来各种变频器控制方式的特点，并展望了今后的发展方向。
1、变频器简介
1.1 变频器的基本结构
变频器是把工频电源(50Hz或60Hz)变换成各种频率的交流电源，以实现电机的变速运行的设备，其中控制电路完成对主电路的控制，整流电路将交流电变换成直流电，直流中间电路对整流电路的输出进行平滑滤波，逆变电路将直流电再逆变成交流电。对于如矢量控制变频器这种需要大量运算的变频器来说，有时还需要一个进行转矩计算的CPU以及一些相应的电路。
1.2 变频器的分类
变频器的分类方法有多种，按照主电路工作方式分类，可以分为电压型变频器和电流型变频器；按照开关方式分类，可以分为PAM控制变频器、PWM控制变频器和高载频PWM控制变频器；按照工作原理分类，可以分为V/f控制变频器、转差频率控制变频器和矢量控制变频器等；按照用途分类，可以分为通用变频器、高性能专用变频器、高频变频器、单相变频器和三相变频器等。
2、变频器中常用的控制方式
2.1 非智能控制方式
在交流变频器中使用的非智能控制方式有V/f协调控制、转差频率控制、矢量控制、直接转矩控制等。
(1) V/f控制
V/f控制是为了得到理想的转矩-速度特性，基于在改变电源频率进行调速的同时，又要保证电动机的磁通不变的思想而提出的，通用型变频器基本上都采用这种控制方式。V/f控制变频器结构非常简单，但是这种变频器采用开环控制方式，不能达到较高的控制性能，而且，在低频时，必须进行转矩补偿，以改变低频转矩特性。
(2) 转差频率控制
转差频率控制是一种直接控制转矩的控制方式，它是在V/f控制的基础上，按照知道异步电动机的实际转速对应的电源频率，并根据希望得到的转矩来调节变频器的输出频率，就可以使电动机具有对应的输出转矩。这种控制方式，在控制系统中需要安装速度传感器，有时还加有电流反馈，对频率和电流进行控制，因此，这是一种闭环控制方式，可以使变频器具有良好的稳定性，并对急速的加减速和负载变动有良好的响应特性。
(3) 矢量控制
矢量控制是通过矢量坐标电路控制电动机定子电流的大小和相位，以达到对电动机在d、q、0坐标轴系中的励磁电流和转矩电流分别进行控制，进而达到控制电动机转矩的目的。通过控制各矢量的作用顺序和时间以及零矢量的作用时间，又可以形成各种PWM波，达到各种不同的控制目的。例如形成开关次数最少的PWM波以减少开关损耗。目前在变频器中实际应用的矢量控制方式主要有基于转差频率控制的矢量控制方式和无速度传感器的矢量控制方式两种。
基于转差频率的矢量控制方式与转差频率控制方式两者的定常特性一致，但是基于转差频率的矢量控制还要经过坐标变换对电动机定子电流的相位进行控制，使之满足一定的条件，以消除转矩电流过渡过程中的波动。因此，基于转差频率的矢量控制方式比转差频率控制方式在输出特性方面能得到很大的改善。但是，这种控制方式属于闭环控制方式，需要在电动机上安装速度传感器，因此，应用范围受到限制。
无速度传感器矢量控制是通过坐标变换处理分别对励磁电流和转矩电流进行控制，然后通过控制电动机定子绕组上的电压、电流辨识转速以达到控制励磁电流和转矩电流的目的。这种控制方式调速范围宽，启动转矩大，工作可靠，操作方便，但计算比较复杂，一般需要专门的处理器来进行计算，因此，实时性不是太理想，控制精度受到计算精度的影响。
(4) 直接转矩控制
直接转矩控制是利用空间矢量坐标的概念，在定子坐标系下分析交流电动机的数学模型，控制电动机的磁链和转矩，通过检测定子电阻来达到观测定子磁链的目的，因此省去了矢量控制等复杂的变换计算，系统直观、简洁，计算速度和精度都比矢量控制方式有所提高。即使在开环的状态下，也能输出100%的额定转矩，对于多拖动具有负荷平衡功能。
(5) 最优控制
最优控制在实际中的应用根据要求的不同而有所不同，可以根据最优控制的理论对某一个控制要求进行个别参数的最优化。例如在高压变频器的控制应用中，就成功的采用了时间分段控制和相位平移控制两种策略，以实现一定条件下的电压最优波形。
(6) 其他非智能控制方式
在实际应用中，还有一些非智能控制方式在变频器的控制中得以实现，例如自适应控制、滑模变结构控制、差频控制、环流控制、频率控制等。
2.2 智能控制方式
智能控制方式主要有神经网络控制、模糊控制、专家系统、学习控制等。在变频器的控制中采用智能控制方式在具体应用中有一些成功的范例。
(1) 神经网络控制
神经网络控制方式应用在变频器的控制中，一般是进行比较复杂的系统控制，这时对于系统的模型了解甚少，因此神经网络既要完成系统辨识的功能，又要进行控制。而且神经网络控制方式可以同时控制多个变频器，因此在多个变频器级联时进行控制比较适合。但是神经网络的层数太多或者算法过于复杂都会在具体应用中带来不少实际困难。
(2) 模糊控制
模糊控制算法用于控制变频器的电压和频率，使电动机的升速时间得到控制，以避免升速过快对电机使用寿命的影响以及升速过慢影响工作效率。模糊控制的关键在于论域、隶属度以及模糊级别的划分，这种控制方式尤其适用于多输入单输出的控制系统。
(3) 专家系统
专家系统是利用所谓“专家”的经验进行控制的一种控制方式，因此，专家系统中一般要建立一个专家库，存放一定的专家信息，另外还要有推理机制，以便于根据已知信息寻求理想的控制结果。专家库与推理机制的设计是尤为重要的，关系着专家系统控制的优劣。应用专家系统既可以控制变频器的电压，又可以控制其电流。
(4) 学习控制
学习控制主要是用于重复性的输入，而规则的PWM信号(例如中心调制PWM)恰好满足这个条件，因此学习控制也可用于变频器的控制中。学习控制不需要了解太多的系统信息，但是需要1~2个学习周期，因此快速性相对较差，而且，学习控制的算法中有时需要实现超前环节，这用模拟器件是无法实现的，同时，学习控制还涉及到一个稳定性的问题，在应用时要特别注意。
3、变频器控制的展望
随着电力电子技术、微电子技术、计算机网络等高新技术的发展，变频器的控制方式今后将向以下几个方面发展。
(1) 数字控制变频器的实现
现在，变频器的控制方式用数字处理器可以实现比较复杂的运算，变频器数字化将是一个重要的发展方向，目前进行变频器数字化主要采用单片机MCS51或80C196MC等，辅助以SLE4520或EPLD液晶显示器等来实现更加完善的控制性能。
(2) 多种控制方式的结合
单一的控制方式有着各自的优缺点，并没有“万能”的控制方式，在有些控制场合，需要将一些控制方式结合起来，例如将学习控制与神经网络控制相结合，自适应控制与模糊控制相结合，直接转矩控制与神经网络控制相结合，或者称之为“混合控制”，这样取长补短，控制效果将会更好。
(3) 远程控制的实现
计算机网络的发展，使“天涯若咫尺”，依靠计算机网络对变频器进行远程控制也是一个发展方向。通过RS485接口及一些网络协议对变频器进行远程控制，这样在有些不适合于人类进行现场操作的场合，也可以很容易的实现控制目标。
(4) 绿色变频器
随着可持续发展战略的提出，对于环境的保护越来越受到人们的重视。变频器产生的高次谐波对电网会带来污染，降低变频器工作时的噪声以及增强其工作的可靠性、安全性等等这些问题，都试图通过采取合适的控制方式来解决，设计出绿色变频器。
4、结束语
变频器的控制方式是一个值得研究的问题，依靠致力于这项工作的有识之士的共同努力，使国产变频器早日走向世界市场并且成为一流的产品。
看完了你就懂了，比较的全面哦！