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文档简介

非线性时滞系统神经系统网络控制研究的开题报告1.研究背景现代工业控制系统中，非线性时变系统已经广泛应用于各个领域。这些系统在实际应用中具有泛化性能强、适应能力好、计算速度快等优点。然而，非线性时滞系统在进行控制时，具有时间相关的问题，例如控制信号响应时的延迟、测量信号的采样周期等，这些问题会导致控制系统的稳定性差、控制精度降低等问题。因此，如何在这些非线性时滞系统中实现有效的神经网络控制是目前研究的热点和难点。2.研究内容本研究将结合非线性时滞系统控制中存在的问题，研究采用神经网络控制的方法来实现非线性时滞系统的控制。具体研究内容包括以下几个方面：（1）研究非线性时滞系统的特性，探索其存在的问题及原因。（2）对神经网络控制进行深入研究，包括各种不同的神经网络结构、学习算法等。（3）研究神经网络在非线性时滞系统中的应用，分析神经网络控制在处理非线性时滞系统中存在问题时的特性和效果。（4）设计并实现非线性时滞系统控制的神经网络控制器，对比分析与传统控制器的差异和优劣。3.研究意义本研究将为解决非线性时滞系统控制中存在的问题提供一种新思路和方法，为非线性时滞系统控制的研究提供新的进展。本研究还将对控制理论和实际工程应用都具有重要的参考价值。4.研究方法本研究将采用理论分析和仿真实验相结合的研究方法，其中仿真实验主要使用Matlab等工具进行模拟实现。5.预期成果本研究预期将获得以下成果：（1）非线性时滞系统的特性分析及控制问题实现方法。（2）神经网络控制理论的深入理解，各种不同的神经网络结构、学习算法等的研究。（3）神经网络在非线性时滞系统中的应用研究，包括神经网络在非线性时滞系统中处理问题的特性和效果。（4）基于神经网络的非线性时滞系统控制器设计及其实现与仿真。6.研究进度安排本研究的进度按照以下时间节点安排：（1）前期调研阶段（1个月）：查阅相关文献，深入理解控制问题和神经网络控制理论等方面的知识。（2）理论分析阶段（2个月）：分析非线性时滞系统的特性及其控制问题实现方法，深入理解神经网络控制理论，包括各种不同的神经网络结构、学习算法等。（3）仿真实验阶段（3个月）：对神经网络在非线性时滞系统中的应用进行研究，包括神经网络处理问题的特性和效果。（4）控制器设计及仿真实现阶段（4个月）：设计并实现基于神经网络的非线性时滞系统控制器，对比分析与传统控制器的差异和优劣。（5）论文撰写及答辩准备阶段（2个月）：完成毕业论文的撰写和答辩准备。7.

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