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第1章 绪论1

1.1引言1

1.2人工神经网络理论的研究简史及标志性研究成果3

1.2.1初创期4

1.2.2初始兴盛期4

1.2.3低潮期5

1.2.4复兴期5

1.2.5高潮期6

1.3符号主义和连接主义7

第2章 人工神经网络的统一描述及典型结构9

2.1人工神经元的统一描述9

2.1.1加权求和器9

2.1.2线性动态系统10

2.1.3非动态的非线性函数12

2.2人工神经网络连接权的作用13

2.3典型人工神经网络结构14

2.4静态多层前馈网络16

2.5动态网络18

2.5.1Hopfield网络18

2.5.2 Cohen-Grossberg定理20

2.6其他神经网络结构22

2.6.1模拟退火和Boltzmann机22

2.6.2横向连接24

2.6.3小脑模型控制器25

2.6.4细胞神经网络26

第3章 人工神经网络的学习模式27

3.1静态神经网络的学习27

3.1.1非动态单层网络结构27

3.1.2非动态多层网络29

3.1.2.1反向传播算法30

3.1.2.2反向传播的控制理论解释33

3.2动态神经网络的学习34

3.1.2.3用静态网络表示时域过程34

3.2.1动态行为学习35

3.2.2给定点学习35

3.2.3轨迹的学习37

3.2.3.1时域反向传播算法37

3.2.3.2前向传播40

3.2.3.3映射学习、辨识和最优控制42

第4章 人工神经网络在控制领域的应用概述45

4.1神经网络和控制的对应关系45

4.2神经网络适用于控制领域的主要特征47

4.3人工神经网络在控制系统中的应用模式概述51

4.3.1系统的模拟和辨识51

4.3.2充当各类控制器52

4.4人工神经网络在传动控制领域中的应用概述54

4.4.1监控54

4.4.3自适应控制55

4.4.2故障分析与诊断55

4.4.4参数辨识和外在特性拟合56

4.4.5与其他智能控制方法相结合的自适应控制57

第5章 人工神经网络在控制领域中的应用模式59

5.1神经网络在系统建模中的应用59

5.2神经网络在系统辨识中的应用62

5.2.1基于前馈模型的辨识63

5.2.2基于逆向模型的辨识65

5.3基于神经网络的系统控制68

5.3.1监督控制68

5.3.2直接逆模控制69

5.3.3模型参考控制69

5.3.4内模控制70

5.3.5预测控制71

5.4其他应用72

5.4.1系统辨识74

5.4.2最优决策控制76

5.4.3自适应线性控制77

5.4.4运用通用查询表的自适应控制（增强型学习控制）78

5.4.5增益规划79

5.4.6滤波及预测79

第6章 基于反馈式人工神经网络的智能控制81

6.1研究目的81

6.2反馈式人工神经网络的类型综述82

6.2.1全反馈神经网络82

6.2.2部分反馈网络84

6.2.2.1 Elman网络84

6.2.2.2 Jordan网络86

6.2.2.3混合网络结构87

6.2.2.4多层反馈RNN网络87

6.3基于Hopfield人工神经网络的智能控制综述89

6.4.1研究思路99

6.4我们的研究思路和主要研究结果99

6.4.2主要结果101

第7章 基于Hopfield神经网络的线性系统参数辨识方案及应用研究103

7.1引言103

7.2Hopfield人工神经网络的数学模型及其收敛特性105

7.3基于Hopfield神经网络的线性系统参数辨识108

7.4考虑传感器特性的神经网络参数辨识方案111

7.5.1交流异步电机传动系统解耦动态模型的得出115

7.5神经网络辨识方案在绕线式异步电机传动系统参数辨识中的应用115

7.5.2用Hopfield神经网络进行绕线式异步电机传动系统的参数辨识117

7.6神经网络辨识方案在直流传动系统参数辨识中的应用126

7.7神经网络辨识方案在鼠笼式电机传动系统参数辨识中的应用131

第8章 一种能规划被控系统动态过程的Hopfield神经网络控制器应用研究139

8.1引言139

8.2Hopfield神经网络控制器用于被控系统的动态过程规划141

8.3神经网络规划控制器在直流传动系统控制中的应用143

8.3.1传统的双闭环直流调速控制系统143

8.3.2保留电流内环的神经网络速度规划控制144

8.4神经网络规划控制器在交流传动系统控制中的应用151

8.4.1基于神经网络规划动态的交流传动系统励磁控制152

8.4.2基于神经网络规划动态的交流传动系统速度控制154

8.5具有在线参数跟踪功能的双神经网络自适应规划控制器在传动控制中的应用159

8.6实验方案165

8.6.1总体硬件框图167

8.6.2总体软件框图170

第9章 基于Hopfield神经网络的模型参考自适应控制器及应用研究173

9.1引言173

9.2模型参考自适应控制的基本框架176

9.3用Hopfield神经网络实现模型参考自适应控制179

9.4基于Hopfield神经网络的模型参考自适应控制器在直流传动系统控制中的应用182

9.5基于Hopfield神经网络的模型参考自适应控制器在交流传动系统控制中的应用189

9.5.1交流传动系统的神经网络模型参考励磁控制189

9.5.2交流传动系统的神经网络模型参考速度控制194

9.6具有参数在线跟踪功能的双神经网络模型参考自适应控制器在传动控制中的应用200

第10章 神经网络智能控制展望207

10.1有待研究的课题207

10.1.1系统理论208

10.1.1.1稳定性208

10.1.1.2持久激励和收敛性问题208

10.1.1.3鲁棒性209

10.1.2网络理论209

10.1.2.1合适的应用范围209

10.1.2.2网络结构209

10.1.2.3结构学习210

10.1.2.4动态系统210

10.2 Hopfield神经网络适用于控制系统的特征分析210

10.2.1在被控对象的建模和辨识方面211

10.2.2在控制器的鲁棒性设计方面212

10.3今后进一步的工作213

参考文献217