基于小波神经网络控制器设计与研究的任务书任务书一、研究背景近年来，控制系统在各领域得到了广泛的应用。控制器是控制系统中最关键的组成部分之一。小波神经网络控制器具有非线性、自适应、鲁棒性等优点，在工业控制领域中有很好的应用前景。二、研究目的本次研究旨在设计一种基于小波神经网络的控制器，在控制系统中发挥更好的控制作用。具体目的如下：1.学习小波神经网络的基本原理和工作机制。2.掌握小波神经网络控制器的设计方法。3.研究小波神经网络控制器在工业控制领域中的应用。4.设计小波神经网络控制器，验证其控制效果和优点。5.探究小波神经网络控制器的改进方向，促进其在实际应用中的推广。三、研究内容1.小波分析理论研究：了解小波分析的基本概念、理论和方法，并掌握小波变换的数学基础，建立相应的小波变换模型。2.神经网络理论研究：深入学习神经网络的基本原理、结构和训练方法，并对不同类型的神经网络进行比较和分析，选取适合的神经网络模型。3.小波神经网络控制器设计：结合小波变换和神经网络的特点，设计小波神经网络控制器。包括建立控制模型、确定输入和输出参数、选取激活函数等。4.小波神经网络控制器应用：在实际工业控制系统中，测试小波神经网络控制器在不同环境下的控制效果和性能表现。5.改进措施：通过对小波神经网络控制器的探究和应用，提出改进方案，进一步提高其控制性能和鲁棒性。四、研究方法1.理论研究：通过查阅文献资料、网络资源等途径，系统学习小波变换和神经网络的相关知识和理论。2.模拟仿真：利用MATLAB等仿真软件，建立小波神经网络控制器模型，进行模拟实验和数据分析。3.实验研究：基于实际工程系统，在实际环境下测试小波神经网络控制器的性能，并提出改进方案。五、研究意义1.推动小波神经网络控制器的发展，提高控制效率和控制精度，满足工业生产的需要。2.促进神经网络理论在控制系统中的应用，丰富控制理论和方法。3.拓展小波变换应用的范围和深度，在工程实践中提升小波变换的应用价值。4.为工程技术人员提供参考和借鉴，促进工程领域科技创新。六、研究进度安排1.第一周：查阅相关文献，学习小波变换和神经网络的基本原理。2.第二周：学习小波神经网络的设计和应用方法，并进行实验模拟。3.第三周：在MATLAB中建立小波神经网络模型，并进行仿真实验。4.第四周：基于实际工程系统，进行小波神经网络控制器验证实验。5.第五周：分析小波神经网络控制器的控制效果和性能，并提出改进方案。6.第六周：撰写课题报告，进行答辩。七、参考文献1.王勇.基于小波神经网络的控制系统设计研究[D].大连理工大学,2010.2.徐峰,蒋永康.小波神经网络控制在飞行器模型中的应用[J].科技创新与应用,2016,9(5):79-85.3.陈潇,钟越,陈赟,等.基于小波分析和神经网络的水质预测控制系统[J].自动化与仪器仪表,2017,8:64-67.4.许杨,霍建勋,梁学军,等.小波神经网络控制水位系统[J].控制与决策,2018,33(7):1317-1321.5.WenXingming,HuYongquan,WuKun,etal.WaveletNeuralNetwork'sDynamicsModelingandControlBasedonACoupledDuffingSystem[J].ChineseJournalofChemicalPhysics,2019,32(6):729-738.