[发明专利]神经网络在控制系统中的应用

权利要求书

1.一种用于运载工具的神经网络控制系统，所述神经网络控制系统包括：

一个或多个传感器，设置在所述运载工具上并检测运载工具状态信息和扰动；

控制器，设置在所述运载工具内并且具有处理器、存储器和一个或多个输入输出(I/O)端口，所述I/O端口从一个或多个所述传感器接收输入数据；所述处理器执行存储在所述存储器中的编程控制逻辑，所述编程逻辑在具有多个计算层的神经网络(NN)中运行，所述编程控制逻辑包括：

第一控制逻辑，用于接收参考信号，并且用于通过所述I/O端口从一个或多个所述传感器接收所述运载工具状态信息和所述扰动；

第二控制逻辑，利用所述运载工具状态信息和所述扰动作为所述神经网络(NN)的计算层中的多个神经元的输入；

第三控制逻辑，其中多个所述计算层中的每一个计算层中的神经元中的每一个神经元将预定权重应用于所述运载工具状态信息和所述扰动；

第四控制逻辑，用于生成控制信号作为NN输出；

第五控制逻辑，用于在设置在所述运载工具上的设备内，接收所述NN输出和所述扰动；

第六控制逻辑，用于基于所述控制信号和所述扰动，生成设备输出；

第七控制逻辑，用于计算所述设备输出与所述参考信号之间的差值；以及

第八控制逻辑，用于生成第二控制信号作为所述NN输出，所述第二控制信号基于所述参考信号、所述运载工具状态信息、所述扰动，以及所述设备输出与所述参考信号之间的差值；以及

其中所述控制信号命令设置在所述机动运载工具上的一个或多个致动器改变位置，并且其中所述处理器连续且递归地执行所述第一控制逻辑、所述第二控制逻辑、所述第三控制逻辑、所述第四控制逻辑、所述第五控制逻辑、所述第六控制逻辑、所述第七控制逻辑和所述第八控制逻辑，以连续且主动地响应所述运载工具状态信息和所述扰动，并且基本上消除由一个或多个所述传感器检测到的任何扰动。

2.根据权利要求1所述的用于运载工具的神经网络控制系统，其中所述运载工具状态信息包括：

道路轮廓位移、道路轮廓速度、簧下质量位移、簧下质量速度、簧下质量加速度、簧上质量位移、簧上质量速度和簧上质量加速度。

3.根据权利要求1所述的用于运载工具的神经网络控制系统，其中所述多个计算层还包括：

第一层，具有第一数量的神经元并且生成第一输出；

第二层，接收所述第一输出，所述第二层具有比所述第一数量的神经元少的第二数量的神经元并且生成第二输出；

第三层，接收所述第二输出，所述第三层具有比所述第二数量的神经元少的第三数量的神经元并且生成第三输出；

第四层，接收所述第三输出，所述第四层具有比所述第三数量的神经元少的第四数量的神经元并且生成第四输出；以及

第五层，接收所述第四输出，所述第五层具有比所述第四数量的神经元少的第五数量的神经元并且生成第五输出，其中所述第五输出是所述控制信号。

4.根据权利要求1所述的用于运载工具的神经网络控制系统，其中所述控制器以至少两种模式运行，所述至少两种模式包括：

训练模式；以及

控制模式，

其中在所述训练模式中，所述NN的神经元的权重彼此不同，并且所述权重被连续且递归地调节，直到满足所述参考信号与所述设备输出之间的阈值差；以及

其中在所述控制模式中，所述设备输出导致一个或多个所述致动器改变位置。

5.根据权利要求4所述的用于运载工具的神经网络控制系统，其中在所述训练模式中，所述NN的神经元中的每一个神经元具有随机化的权重，并且向所述神经元中的每一个神经元被馈送所述运载工具状态信息、所述扰动和所述参考信号，其中所述参考信号是一组已知值，并且所述NN输出是基于所述运载工具状态信息、所述扰动和所述参考信号的估计控制信号。

6.根据权利要求5所述的用于运载工具的神经网络控制系统，其中所述控制信号和所述估计控制信号作为学习算法的输入，并且所述学习算法基于所述控制信号与所述估计控制信号之间的差值，递归地调节所述神经元的权重，直到所述参考信号基本上与所述设备输出相同。