神经网络控制是一种基于人工神经网络（ANN）的智能控制方法，通过模拟生物神经网络的结构和功能，实现对复杂系统的建模、优化和控制。以下是其核心要点：

### 一、基本定义

神经网络控制利用神经网络模型替代传统控制器，通过学习输入输出数据建立映射关系，从而完成非线性、非定常系统的控制任务。其核心在于通过大量数据训练网络参数，使其具备自适应和自学习能力。

### 二、核心特点

**非线性建模能力**

传统控制器难以处理高度非线性的系统，而神经网络通过多层结构可有效拟合复杂非线性关系。

**自适应与学习能力**

网络通过调整权重参数实现自我优化，可适应系统参数变化和外部干扰。

**分布式并行处理**

基于大量节点的并行计算，提升计算效率，适用于实时控制场景。

### 三、应用领域

- **工业控制** ：如西门子PLC神经网络控制，可自主调节生产参数（例如智能音箱在生产线上的应用）。

- **过程控制** ：优化化工、机械等系统的动态响应。

- **故障诊断与预测** ：结合传感器数据预测设备故障，提前采取维护措施。

### 四、典型方法

**神经网络预测控制** ：利用网络输出预测系统未来状态，优化当前控制策略。

**神经网络内模控制** ：通过学习系统内部模型实现精确控制。

**监督学习与强化学习** ：通过标注数据训练网络，或通过试错优化控制策略。

### 五、优势与挑战

- **优势** ：简化了复杂系统的建模过程，提高了控制精度和鲁棒性。

- **挑战** ：需大量训练数据，网络结构设计复杂，且存在过拟合风险。

神经网络控制作为智能控制的重要分支，正逐步渗透到工业、交通、医疗等领域的自动化系统中，未来随着算法优化和计算能力提升，其应用前景将更加广阔。