基于小波神經網絡模型的預測控制在多容水箱中的設計與研究.pdf

1、伴隨著經濟時代的來臨，為了滿足人們對高端產品的品質需求，生產工藝的改良變得越來越迫切，然而工業(yè)現(xiàn)場的復雜、多變使得實驗的任何微小錯誤，不僅會造成設備上的損壞，更會在時間上造成浪費，面對這些問題，能否模擬大多數的實際工業(yè)對象就成為了關鍵，四容水箱液位控制系統(tǒng)的出現(xiàn)在很大程度上就解決了這個問題，特別是，非線性和耦合特性，使得預測控制在控制非線性系統(tǒng)時，也有對象可以鉆研，以實現(xiàn)適當控制，滿足客戶需求。因此，本文就非線性和耦合的特點如何在預測控

2、制策略上應用，開展了研究工作。
　　小波神經網絡非線性逼近能力的好壞，往往是模型精確與否的緊要環(huán)節(jié)，因此本文就小波神經網絡的參數先期進行優(yōu)化，在優(yōu)化的過程中，提出的線性遞減因子策略，能使變異量呈現(xiàn)逐漸減小的趨勢，起平衡算法的作用，之后將建立確切的模型與動態(tài)矩陣控制策略相結合，對多容水箱的非線性進行研究與控制。面對多容水箱耦合特性，本文利用神經網絡解耦技術來應對這個問題，其主要原理是神經網絡辨識與前饋解耦理論相結合，對解耦通道、神經

3、網絡內部結構、參數作了有關設計，給予了神經網絡解耦的具體策略。
　　優(yōu)化過的小波神經網絡動態(tài)矩陣控制首先對二容水箱進行控制實驗，并將結果與PID仿真結果作對比，然后在控制器與四容水箱中間添加神經網絡解耦控制器，從而完成對被控對象，即四容水箱系統(tǒng)的解耦控制。從結果上可以得知，其上升時間快、無超調、較短的調節(jié)時間以及抗干擾能力較強，說明本文設計的控制策略取得的控制效果較為不錯，且在加入固定干擾源之后檢測出的穩(wěn)定性與魯棒性也比較好，為解