基于神經(jīng)網(wǎng)絡的多變量非線性系統(tǒng)廣義預測控制.pdf_第1頁
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1、分類號y788325密緩太原理工大學碩士學位論文題目!墮，望網(wǎng)絡的多變量菲線性系統(tǒng)廣義預測控制GemHⅡzedPredictiveControlofMulti—Variable英文并列題目NonLinearSystemBasedonNeuralNetworkf研究生姓名：塑堡墊學號：20020184專業(yè)：焦型壟整墨蕉劍三堡一研究方向：童絲蕉型壟魚疊坐～導師姓名：～奎墾要職稱：論文提交日期2005／5教授地址：坐亙：塞墮太原理工大學太原理

2、，L大學碩十研究生學位論文神經(jīng)網(wǎng)絡對非線性系統(tǒng)建模。系統(tǒng)的非線性部分用單隱層的BP神經(jīng)網(wǎng)絡對其建模，采用學習速度較快的Davidon最小二乘法在線調整網(wǎng)絡權值。線性部分采用CA砌MA模型作為其數(shù)學模型，用遞推最小二乘法(RLs)作為其參數(shù)辨識的方法。每步將所得非線性系統(tǒng)的網(wǎng)絡模型線性展開，得到線性回歸模型，并以非線性前饋增益方式補償建模誤差，建立了非線性系統(tǒng)的廣義預測控制器，并用MATLAB語言仿真，仿真結果證明了該設計的有效性。為了能

3、把該設計應用于多變量非線性系統(tǒng)，本文先斷開控制器，用單隱含層的BP神經(jīng)網(wǎng)絡作為解耦器對多變量非線性系統(tǒng)進行開環(huán)解耦，通過對廣義對象可能控制量的學習訓練神經(jīng)網(wǎng)絡，從而消除耦合影響。然后接入廣義預測控制器，使用神經(jīng)網(wǎng)絡解耦器將來自其它通道的耦合影響視為可測干擾進行補償，使得神經(jīng)網(wǎng)絡解耦器與被控對象組成的廣義對象成為無耦合或耦合程度較小的系統(tǒng)，再用單變量非線性系統(tǒng)的廣義預測控制器對解耦后近似無耦合的單變量系統(tǒng)進行控制。將該方法應用于具有多變量

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