关于神经网络自适应控制求助
这句话你可以直接用，不用加引用。因为这句话是很容易验证的。在网络层数、隐含层节点数逐渐增加，训练次数增加之后，他的拟合能力也是不断增加的，所以说，他可以以任意精度逼近任何非线性连续函数。
当然，如果你是想找这方面的参考文献，那最好的教材应该是百度文库的各种ppt，然后是神经网络的书本，要花点功夫筛选阅读。
谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创
自适应控制和容错控制
标准定义就不说了，相信你自己看过了自适应控制是指能够在运行过程中，自动改变控制参数的系统（通常是对PID控制参数进行调节，PID后述），最常用的手段是人工神经网络文案狗。
最典型的情况是，我没有去精确调节PID的参数，而让系统在实际使用中，根据情况（比如在某一个P值下，室内温度上升的很慢），自动去调整这些参数，以便让系统更加适合具体的环境（而不是对所有环境通用）。
具体的机制，说简单了就是如果反馈结果显示P项小了，就增加一点，否则就减小一点（其实真的就是这样简单）容错控制是出于安全和稳定性考虑的，与自控相关的不是很大。
容错就是指在部分传感器坏了（比如温度）的情况下，机器人仍能利用可以获得的信息进行工作的控制方式。通常的方法就是利用其他传感器的信息来推算坏掉的传感器的信息，或者干脆采用默认值的方式。
下面说下比例积分微分控制（也就是PID控制）比例控制（P)是最好理解的一部分，简单来说就是，温度高的越多，我制冷量就越大。
这个是PID中，通常肯定会存在的一项，当加入I和D时，控制器将获得额外好处，如下：I是积分控制，积分用来解决的问题就是消除静差（就是说，你设定的是24度，实际到了25度的时候，制冷量就和室内热量持平了，温度不再降低），通过对误差（差的那1度）进行积分（随时间会越来越大），系统将相应的调整输出以消除静差。
D是微分控制，最大的用途是消除震荡（就是一下温度过低了，到23度了，然后加温，加到了25，再降温……），是误差的变化值，这个就和阻尼的作用一样（在摆钟上加阻尼，摆动会越来越小）。
实际使用的时候，首先通过当前温度和期望温度计算出误差e，如果需要积分，则是对每个周期的e进行累加（就是都加起来），这里暂时记为ei，如果需要微分，就用本周期的e减去上周期的e,这里记做ed最终输出（制冷量）=kp*e+ki*ei+kd*ed这里kpkikd就是之前提到的PID的参数，可以通过理论计算，但实际引用中都是通过经验给定（简单说就是试)。
人工神经网络具有自学习、自组织、自适应以及很强的非线性函数逼近能力,拥有强大容错功能，怎么理解？
人工神经网络就像一个黑盒子，用于模拟任意函数。根据一定的训练样本（即所需模拟函数已知的输入和输出关系）神经网络可以改变其内部结构使其模型特性逼近训练样本。即所谓的自学习，自组织和自适应。
并且，由于神经网络是采用整体逼近的方式，不会由于个别样本误差而影响整个模型特性，即所谓容错特性。
其实用仿生的例子更容易理解，就像一个婴儿，父母不断教他说话，他最终能学习理解父母语言的意思，并且偶尔父母说错一两个字，孩子也能听懂。
工业控制技术包括哪些方面的控制？
这个问题主要分两种情况来回答。1工业控制技术所应用的领域。这应该是你最关心的。就是学了这个可以干什么。实际上工业控制应用非常广泛。
包括电厂锅炉自动化、汽机自动化、化工厂工艺自动化、铝厂工艺自动化、许多工厂的生产线如果要达到自动效果、提高效率也都是需要工业控制技术。所以我认为在将来工业控制技术的应用会更加广泛。
2工业控制技术的实现方法目前主要分为两大类，一类是经典控制技术、另一类是现代控制技术。经典控制技术主要指PID控制技术、它的优点是实现简单、反应快速。有一定的鲁棒性。
目前在工业控制应用领域占有垄断性地位。现代控制技术包含很多种类，包括神经网络控制、模糊控制、自适应控制、等控制算法。
但是他们在工业上应用还不够成熟，还需要更深入的研究才可以达到更优更广泛的效果。
张力传感器的工作原理
张力传感器(tensionsensor)：张力传感器是张力控制过程中，用于测量卷材张力值大小的仪器。
张力传感器适用于各种光纤、纱线、化纤等的张力测量；广泛应用于电子、化工、纺织、造纸、机械和工业自动化测控领域。
工作原理：①用于制药、应变片型是张力应变片和压缩应变片按照电桥方式连接在一起，当受到外压力时应变片的电阻值也随之改变，改变值的多少将正比于所受张力的大小。
②微位移型是通过外力施加负载，使板簧产生位移，然后通过差接变压器检测出张力，由于板簧的位移量极小，大约±200μm，所以称作微位移型张力检测器。另外，由外形结构上又分为：轴台式、穿轴式、悬臂式等。
三滚轮式张力传感器。
求数控技术的发展趋势论文
4.1数控技术发展概况随着计算机技术的高速发展，传统的制造业开始了根本性变革，各工业发达国家投入巨资，对现代制造技术进行研究开发，提出了全新的制造模式。
在现代制造系统中，数控技术是关键技术，它集微电子、计算机、信息处理、自动检测、自动控制等高新技术于一体，具有高精度、高效率、柔性自动化等特点，对制造业实现柔性自动化、集成化、智能化起着举足轻重的作用。
目前，数控技术正在发生根本性变革，由专用型封闭式开环控制模式向通用型开放式实时动态全闭环控制模式发展。
在集成化基础上，数控系统实现了超薄型、超小型化；在智能化基础上，综合了计算机、多媒体、模糊控制、神经网络等多学科技术，数控系统实现了高速、高精、高效控制，加工过程中可以自动修正、调节与补偿各项参数，实现了在线诊断和智能化故障处理；在网络化基础上，CAD/CAM与数控系统集成为一体，机床联网，实现了中央集中控制的群控加工。
长期以来，我国的数控系统为传统的封闭式体系结构，CNC只能作为非智能的机床运动控制器。
加工过程变量根据经验以固定参数形式事先设定，加工程序在实际加工前用手工方式或通过CAD/CAM及自动编程系统进行编制。
CAD/CAM和CNC之间没有反馈控制环节，整个制造过程中CNC只是一个封闭式的开环执行机构。
在复杂环境以及多变条件下，加工过程中的刀具组合、工件材料、主轴转速、进给速率、刀具轨迹、切削深度、步长、加工余量等加工参数，无法在现场环境下根据外部干扰和随机因素实时动态调整，更无法通过反馈控制环节随机修正CAD/CAM中的设定量，因而影响CNC的工作效率和产品加工质量。
由此可见，传统CNC系统的这种固定程序控制模式和封闭式体系结构，限制了CNC向多变量智能化控制发展，已不适应日益复杂的制造过程，因此，对数控技术实行变革势在必行。
4.2数控技术发展趋势一、性能发展方向1.高速高精高效化速度、精度和效率是机械制造技术的关键性能指标。
由于采用了高速CPU芯片、RISC芯片、多CPU控制系统以及带高分辨率绝对式检测元件的交流数字伺服系统，同时采取了改善机床动态、静态特性等有效措施，机床的高速高精高效化已大大提高。
2.柔性化包含两方面：数控系统本身的柔性，数控系统采用模块化设计，功能覆盖面大，可裁剪性强，便于满足不同用户的需求；群控系统的柔性，同一群控系统能依据不同生产流程的要求，使物料流和信息流自动进行动态调整，从而最大限度地发挥群控系统的效能。
3.工艺复合性和多轴化以减少工序、辅助时间为主要目的的复合加工，正朝着多轴、多系列控制功能方向发展。
数控机床的工艺复合化是指工件在一台机床上一次装夹后，通过自动换刀、旋转主轴头或转台等各种措施，完成多工序、多表面的复合加工。数控技术轴，西门子880系统控制轴数可达24轴。
4.实时智能化早期的实时系统通常针对相对简单的理想环境，其作用是如何调度任务，以确保任务在规定期限内完成。而人工智能则试图用计算模型实现人类的各种智能行为。
科学技术发展到今天，实时系统和人工智能相互结合，人工智能正向着具有实时响应的、更现实的领域发展，而实时系统也朝着具有智能行为的、更加复杂的应用发展，由此产生了实时智能控制这一新的领域。
在数控技术领域，实时智能控制的研究和应用正沿着几个主要分支发展：自适应控制、模糊控制、神经网络控制、专家控制、学习控制、前馈控制等。
例如在数控系统中配备编程专家系统、故障诊断专家系统、参数自动设定和刀具自动管理及补偿等自适应调节系统，在高速加工时的综合运动控制中引入提前预测和预算功能、动态前馈功能，在压力、温度、位置、速度控制等方面采用模糊控制，使数控系统的控制性能大大提高，从而达到最佳控制的目的。
二、功能发展方向1.用户界面图形化用户界面是数控系统与使用者之间的对话接口。由于不同用户对界面的要求不同，因而开发用户界面的工作量极大，用户界面成为计算机软件研制中最困难的部分之一。
当前INTERNET、虚拟现实、科学计算可视化及多媒体等技术也对用户界面提出了更高要求。
图形用户界面极大地方便了非专业用户的使用，人们可以通过窗口和菜单进行操作，便于蓝图编程和快速编程、三维彩色立体动态图形显示、图形模拟、图形动态跟踪和仿真、不同方向的视图和局部显示比例缩放功能的实现。
2.科学计算可视化科学计算可视化可用于高效处理数据和解释数据，使信息交流不再局限于用文字和语言表达，而可以直接使用图形、图像、动画等可视信息。
可视化技术与虚拟环境技术相结合，进一步拓宽了应用领域，如无图纸设计、虚拟样机技术等，这对缩短产品设计周期、提高产品质量、降低产品成本具有重要意义。
在数控技术领域，可视化技术可用于CAD/CAM，如自动编程设计、参数自动设定、刀具补偿和刀具管理数据的动态处理和显示以及加工过程的可视化仿真演示等。
3.插补和补偿方式多样化多种插补方式如直线插补、圆弧插补、圆柱插补、空间椭圆曲面插补、螺纹插补、极坐标插补、2D+2螺旋插补、NANO插补、NURBS插补(非均匀有理B样条插补)、样条插补(A、B、C样条)、多项式插补等。
多种补偿功能如间隙补偿、垂直度补偿、象限误差补偿、螺距和测量系统误差补偿、与速度相关的前馈补偿、温度补偿、带平滑接近和退出以及相反点计算的刀具半径补偿等。
4.内装高性能PLC数控系统内装高性能PLC控制模块，可直接用梯形图或高级语言编程，具有直观的在线调试和在线帮助功能。
编程工具中包含用于车床铣床的标准PLC用户程序实例，用户可在标准PLC用户程序基础上进行编辑修改，从而方便地建立自己的应用程序。
5.多媒体技术应用多媒体技术集计算机、声像和通信技术于一体，使计算机具有综合处理声音、文字、图像和视频信息的能力。
在数控技术领域，应用多媒体技术可以做到信息处理综合化、智能化，在实时监控系统和生产现场设备的故障诊断、生产过程参数监测等方面有着重大的应用价值。
三、体系结构的发展1.集成化采用高度集成化CPU、RISC芯片和大规模可编程集成电路FPGA、EPLD、CPLD以及专用集成电路ASIC芯片，可提高数控系统的集成度和软硬件运行速度。
应用FPD平板显示技术，可提高显示器性能。平板显示器具有科技含量高、重量轻、体积小、功耗低、便于携带等优点，可实现超大尺寸显示，成为和CRT抗衡的新兴显示技术，是21世纪显示技术的主流。
应用先进封装和互连技术，将半导体和表面安装技术融为一体。通过提高集成电路密度、减少互连长度和数量来降低产品价格，改进性能，减小组件尺寸，提高系统的可靠性。
2.模块化硬件模块化易于实现数控系统的集成化和标准化。
根据不同的功能需求，将基本模块，如CPU、存储器、位置伺服、PLC、输入输出接口、通讯等模块，作成标准的系列化产品，通过积木方式进行功能裁剪和模块数量的增减，构成不同档次的数控系统。
3.网络化机床联网可进行远程控制和无人化操作。通过机床联网，可在任何一台机床上对其它机床进行编程、设定、操作、运行，不同机床的画面可同时显示在每一台机床的屏幕上。
4.通用型开放式闭环控制模式采用通用计算机组成总线式、模块化、开放式、嵌入式体系结构，便于裁剪、扩展和升级，可组成不同档次、不同类型、不同集成程度的数控系统。
闭环控制模式是针对传统的数控系统仅有的专用型单机封闭式开环控制模式提出的。
由于制造过程是一个具有多变量控制和加工工艺综合作用的复杂过程，包含诸如加工尺寸、形状、振动、噪声、温度和热变形等各种变化因素，因此，要实现加工过程的多目标优化，必须采用多变量的闭环控制，在实时加工过程中动态调整加工过程变量。
加工过程中采用开放式通用型实时动态全闭环控制模式，易于将计算机实时智能技术、网络技术、多媒体技术、CAD/CAM、伺服控制、自适应控制、动态数据管理及动态刀具补偿、动态仿真等高新技术融于一体，构成严密的制造过程闭环控制体系，从而实现集成化、智能化、网络化。
深度学习中什么是人工神经网络？
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人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork，即ANN）是从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象，是20世纪80年代以来人工智能领域兴起的研究热点，其本质是一种运算模型，由大量的节点（或称神经元）之间相互联接构成，在模式识别、智能机器人、自动控制、生物、医学、经济等领域已成功地解决了许多现代计算机难以解决的实际问题，表现出了良好的智能特性。
人工神经网络是由大量处理单元互联组成的非线性、自适应信息处理系统，它是在现代神经科学研究成果的基础上提出的，试图通过模拟大脑神经网络处理、记忆信息的方式进行信息处理。
人工神经网络具有四个基本特征：（1）非线性–非线性关系是自然界的普遍特性，人工神经元处于激活或抑制二种不同的状态，这种行为在数学上表现为一种非线性人工神经网络关系。
具有阈值的神经元构成的网络具有更好的性能，可以提高容错性和存储容量。（2）非局限性–一个神经网络通常由多个神经元广泛连接而成。
一个系统的整体行为不仅取决于单个神经元的特征，而且可能主要由单元之间的相互作用、相互连接所决定。通过单元之间的大量连接模拟大脑的非局限性。联想记忆是非局限性的典型例子。
（3）非常定性–人工神经网络具有自适应、自组织、自学习能力。神经网络不但处理的信息可以有各种变化，而且在处理信息的同时，非线性动力系统本身也在不断变化。经常采用迭代过程描写动力系统的演化过程。
（4）非凸性–一个系统的演化方向，在一定条件下将取决于某个特定的状态函数。例如能量函数，它的极值相应于系统比较稳定的状态。
非凸性是指这种函数有多个极值，故系统具有多个较稳定的平衡态，这将导致系统演化的多样性。人工神经网络中，神经元处理单元可表示不同的对象，例如特征、字母、概念，或者一些有意义的抽象模式。
网络中处理单元的类型分为三类：输入单元、输出单元和隐单元。输入单元接受外部世界的信号与数据；输出单元实现系统处理结果的输出；隐单元是处在输入和输出单元之间，不能人工神经网络由系统外部观察的单元。
神经元间的连接权值反映了单元间的连接强度，信息的表示和处理体现在网络处理单元的连接关系中。
总结:人工神经网络是一种非程序化、适应性、大脑风格的信息处理，其本质是通过网络的变换和动力学行为得到一种并行分布式的信息处理功能，并在不同程度和层次上模仿人脑神经系统的信息处理功能。
机电一体化的6个主要相关技术是什么？
机电一体化产品是由多种技术以及相关的组成部分构成的综合体，而机电一体化技术是由多种技术相互交叉、相互渗透形成的一门综合性边缘技术，它所涉及的技术领域非常广泛。
概括起来，机电一体化设计的关键技术包括下述6个方面：(1)精密机械技术。机械技术是机电一体化技术的基础，因为机电一体化产品的主功能和构造功能大都以机械技术为主来得以实现。
在机械传动和控制与电子技术相互结合的过程中，对机械技术提出了更高的要求，如传动的精密性和精确度的要求与传统机械技术相比有了很大的提高。
在机械系统技术中，新材料、新工艺、新原理以及新结构等方面在不断地发展和完善，以满足机电一体化产品对缩小体积、减轻重量、提高精度和刚皮以及改善工作性能等方面的要求。(2)信息处理技术。
信息处理技术是指在机电一体化产品工作过程中，与工作过程各种参数和状态以及自动控制有关的信息的交换、存取、运算、判断和决策分析等。在机电一体化产品中，实现信息处理技术的主要丁且是计算机。
计算机技术包括硬件和软件技术、网络与通信技术、数据处理技术和数据库技术等。
在机电一体化产品中，计算机信息处理装置是产品的核心，它控制和指挥整个机电一体化产品的运行，因此，计算机应用及其信息处理技术是机电一体化技术中最关键的技术，它包括日前广泛研究并得到实际应用的人工智能技术、专家系统技术以及神经网络技术等。
(3)检测与传感器技术。
在机电一体化产品中，工作过程的各种参数、工作状态以及与工作过程有关的相应信息都要通过传感器进行接收，并通过相应的信号检测装置进行测量，然后送人信息处理装置以及反馈给控制装置，以实现产品’工作过程的白动控制。
机电一体化产品要求传感器能快速和准确地获取信息并且不受外部工作条件和环境的影响，同时检测装置能不失真地对信息信号进行放大和输送以及转换。(4)自动控制技术。
机电一体化产品中的自动控制技术包括高精度定位控制、速度控制、自适应控制、校正、补偿等。机电一体化产品中自动控制功能的不断扩大，使产品的精度和效率都在迅速提高。
通过自动控制，机电一体化产品在工作过程中能及时发现故障，并自动实施[切换，减少了停机时间，使设备的有效利用率提高。
由于计算机的广泛应用，自动控制技术越来越多地与计算机控制技术结合在一起，它已成为机电一体化技术中十分重要的关键技术。
该技术的难点在于现代控制理论的工程化和实用化，控制过程中边界条件的确定，优化控制模型的建立以及抗干扰等o(5)伺服驱动技术。
伺服驱动技术主要是指机电体化产品中的执行元件和驱动装置设计中的技术问题，它涉及设备执行操作的技术，对所加丁产品的质量具有皇接的影响。
机电一体化产品中的执行元件有电动、气动和液压等类型，其个多采用电动式执行元件，驱动装置主要是各种电动机的驱动电源电路，目前多为电力电子器件及集成化的功能电路构成。
执行元件一方面通过接口电路与计算机相连，接受控制系统的指令，另一方面通过机械接口与机械伦动和执行机构相连，以实现规定的动作。
因此，伺服驱动技术直接影响着机电一体化产品的功能执行和操作，对产品的动态性能、稳定性能、操作精度和控制质量等具有决定性的影响。(6)系统总体技术。
系统总体技术是从整体目标出发，用系统的观点和方法，将机电一体化产品的总体功能分解成若干功能单元，找出能够完成各个功能的可能技术方案，再把功能与技术方案组合成方案组进行分析、评价，综合优选r9适宜的功能技术方案。
系统总体技术的主要目的是在机电一体化产品各组成都分的技术成熟、组件的性能和可靠性良好的基础上，通过协调各组件的相互关系和所用技术的一致性来保证实现产而经济、可靠、高效率和操作方便等。
系统总体技术是最能体现机电一体化设计特点的技术，也是保证其产品工作性能和技术指标得以实现的关键技术。（这是网上找到的希望能帮到你）
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