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基于神经网络的鲁棒容错控制方法的开题报告
一、研究背景及意义
随着现代工业、交通、医疗等行业的快速发展，对于控制系统的安全性、可靠性和稳定性等要求越来越高。然而，控制系统面临着各种不确定性和干扰，例如传感器噪声、测量误差、控制器故障、外界扰动等，这些因素可能导致控制系统失效或不稳定。
因此，提高控制系统的鲁棒性和容错性已成为控制理论和实践领域的研究热点。鲁棒性是指控制系统对于不确定性的稳健性，容错性是指控制系统在面对故障和干扰时能够自动检测和纠正错误。
在过去的几十年中，基于神经网络的控制方法已经被广泛研究和应用。神经网络具有良好的非线性表示能力和鲁棒性，可以对于控制系统的不确定性和干扰做出适应性调整。然而，如何使神经网络能够更好地应对控制系统的故障和干扰，提高控制系统的容错性一直是一个重要的研究方向。
因此，本文拟研究基于神经网络的鲁棒容错控制方法，旨在利用神经网络的非线性表示能力和适应性调整特性，提高控制系统的容错性和稳定性，为工业、交通、医疗等行业的控制系统提供更好的安全和可靠性保障。
二、研究内容及方法
1.神经网络控制方法的基础理论研究
本文将针对神经网络的非线性建模和控制理论展开深入研究，重点探讨神经网络控制方法对于系统鲁棒性和容错性的提高。
2.基于神经网络的鲁棒容错控制方法的研究
本文将提出一种基于神经网络的鲁棒容错控制方法，通过神经网络的非线性表示能力和适应性调整特性，实现控制系统的自动检测和纠正错误功能，提高控制系统的稳定性和可靠性。
3.系统仿真及实验验证
本文将通过系统仿真和实验验证，检验所提出的基于神经网络的鲁棒容错控制方法的有效性和可行性，为工业、交通、医疗等行业提供更好的控制系统安全和可靠性保障。
三、预期的研究成果
1.提出一种基于神经网络的鲁棒容错控制方法；
2.验证所提出的鲁棒容错控制方法对于控制系统鲁棒性和容错性的提高；
3.提高控制系统的稳定性和可靠性，为工业、交通、医疗等行业提供更好的控制系统安全和可靠性保障。
四、研究的可行性分析
本文所提出的基于神经网络的鲁棒容错控制方法，基于已有的神经网络控制和容错控制理论，具有一定的可行性和可操作性。同时，本研究将通过系统仿真和实验验证，以验证所提出的控制方法的有效性和可行性。
五、预计的研究进度及安排
1.第一年：完成神经网络控制方法的基础理论研究，深入分析神经网络对于控制系统的鲁棒性和容错性的提高；
2.第二年：提出一种基于神经网络的鲁棒容错控制方法，通过模拟实验对所提出的方法进行初步验证；
3.第三年：通过系统仿真和实验验证，检验所提出的基于神经网络的鲁棒容错控制方法的有效性和可行性；
4.第四年：撰写论文，进行学位论文答辩。
六、参考文献
1.冯承弘,何岱.鲁棒控制导论[M].北京:清华大学出版社,2008.
2.张水源,刘继月.基于神经网络的鲁棒控制方法研究[J].光电子技术,2013,3(3):78-83.
3.王建华,马文友.基于神经网络的自适应容错控制策略[J].控制理论与应用,2002,19(5):694-697.
4.范志刚,李建良.基于神经网络的鲁棒容错控制[J].计算机工程与应用,2009,45(8):205-208.
5.李媛媛,王玉林,王志成.基于神经网络的鲁棒容错控制方法研究[J].中国科技信息,2017,32(5):35-37.