引言：科学技术是第一生产力，伴随着神经网络自适应控制在控制系统中逐渐显露价值，相关领域的学者对神经网络自适应控制在控制系统中的应用研究探索也越来越深入。相信在未来的控制系统领域，基于可神经网络自适应控制的控制系统控制实践一定会发挥自身优势，起到更加重要的作用。
一、神经网络自适应控制相关概述
在现实生活中，任何一个实际系统都具有不同程度的不确定性，这些不确定性表现在被控过程或对象的特性时刻发生变化，变化规律难以掌握，同时还有各种各样的随机干扰作用在系统上，这些影响通常是不可预测的。如何设计适当的控制作用，通过输入、输出信息，实时的掌握被控对象和系统误差的动态特性，并根据其变化情况及时掌握调节控制量，使系统性能指标达到并保持最优或者近似最优，这就是自适应控制所要研究解决的问题。
从本质上讲，神经网络自适应控制实际上是基于神经网络理论的自校正控制或模型参考自适应控制。自校正控制根据对系统正向和(或)逆模型辨识结果，直接按自适应规律调节控制器结构参数，使系统满足既定的性能指标。基于自适应的基本原理，利用神经网络的特点和理论设计而成的，发挥了自适应与神经网络的各自长处，为非线性控制的研究提供了一种新方法。它与自适应控制的完美结合，使控制领域的发展迈向了一个新的台阶[1]。
二、神经网络自适应控制发展优势
（一）稳定性优势
通过神经网络控制，控制系统现场内所有正在运行的控制系统以及监测仪器，都能集中到一台智能设备上，以便于进行统一的把控和操作，进而实现全方位自动化控制的效果。在控制系统当中使用神经网络控制代替信号传输控制技术，可以有效避免信号传输受到控制系统控制现场电磁信号的影响，导致的信号传输缓慢甚至错误产生的控制事故。神经网络控制通过线缆传输，传输的稳定程度远远超过信号传输控制技术，能够最大程度上保障控制系统当中自动化控制指令传达的稳定性，从而为控制系统工作运行的高效稳定开展保驾护航。
（二）高效性优势
传统的传感器技术应用过程当中都需要在控制系统之外单独部署线路系统，并且因为传统传感器技术所使用的信号规格与控制系统控制设备的信号规格不同，想要实现传感器的自动化还需经过十分繁琐的信号转换工作。通过神经网络进行统一自动化控制，将所有传感器全部通过交流传动技术进行信息传输，将传感器技术进行高效率利用，大大简化了传统传感器技术的繁琐流程，实现了神经网络控制一步到位，极大的提高了控制系统中各项数据信息的感应收集效率。
（三）智能化优势
自适应算法对神经网络进行智能控制，还可以结合智能运算芯片，通过三维建模模拟操作的形式，将预估操作情况通过数字模拟的形式呈现出来，方便控制系统人员对神经网络进行实时的调整控制。神经网络自适应控制技术在机械时机控制神经网络当中的应用，不但将控制系统可视化，还大大提高了神经网络的即时操作性，很大程度上拔高了各行各业的神经网络智能化水准。
三、神经网络自适应控制应用
（一）通过神经网络进行控制装置适配
神经网络可以根据不同控制装置的不同需求，进行可编辑逻辑控制器的个性化定制，通过不同的可编辑逻辑控制器与控制装置的适配，来满足不同的控制装备需求。使得可编辑逻辑控制器能够在控制装置当中，充分发挥出自身的各种优势，满足控制装置的运行需求。并且当中的控制装置运行发生宕机或者错误的情况时，由于提前预留了备用传输路径，通过神经网络就可以将本地传输路径运行的问题自动切换到预留的备用传输路径，以保证控制装置能够正常运行，避免宕机或者错误。
（二）通过神经网络进行监测数据存储
由于神经网络所具有的存储空间大的特点，在控制装置中可编辑逻辑控制器的实际应用中，可编辑逻辑控制器不仅仅可以充当控制装置的逻辑元件，还可以辅助控制装置在数据监测当中的进行监测数据存储。自适应算法对神经网络进行智能控制，借助扫描仪进行扫描以及存储功能，将神经网络通过扫描的形式来实现数据的收集，整理以及存储于内存当中。通过可编辑逻辑控制器对于控制装置监测数据存储的帮助，减轻了控制装置的监测数据存储压力，变相的提高了控制装置的监测性能与工作效率的提升[2]。有了神经网络的外部存储空间支持，就可以使得控制装置的性能与空间并重。
（三）配电电路设备实时智能监测应用
现代生活中，传统的配电电路设备往往只配备保险丝，在电路短路情况下，保险丝会产生大量热量将自身熔断，将电路中断，以达到预防短路致使电路产生高温引发火灾的情况。而保险丝本身是一个一次性用品，成本较高的同时，也只能起到安全保护作用，却没有实时监测提前预警，或者给出电路何时何处发生短路事故的结果。通过自适应算法对神经网络进行智能控制，在电气工程项目中的实际应用，对配电电路进行实时智能监测，不但大大增强了电路监管便利性，还为日常生活的用电安全提供了极大保障。
结束语：综上所述，基于自适应算法的神经网络智能控制系统凭借其自身卓越优势，不但在控制领域有着显著的推进作用，在现代生活中也能够为人们的生活带来极大的便利。相信未来随着科学技术的不断进步，现场神经网络智能控制神经网络也势必会在发展领域以及现代生活中发挥更大的作用，为我国发展以及生活水平提高提供源动力。
参考文献：
[1]袁志宏,刘桂荣.随机时滞神经网络系统的自适应控制稳定性[J].数学的实践与认识,2019,49(18):209-215.
[2]王桐,邱剑彬,高会军.随机非线性系统基于事件触发机制的自适应神经网络控制[J].自动化学报,2019,45(01):226-233.