基于神經網絡的非線性系統多步預測控制.pdf

1、預測控制是一種基于模型的計算機控制算法,是20世紀60年代發(fā)展起來的一種新型控制算法,它克服了現代控制理論在工業(yè)生產過程中的諸多困難,在工業(yè)過程中顯示出巨大的魅力,這是因為其基本原理對于復雜工業(yè)環(huán)境的適應性.隨著日益增長的計算機發(fā)展技術,預測控制也有了實現工具,更加有利于預測控制的推廣和發(fā)展.本文對基于神經網絡的非線性系統多步預測控制方法進行了研究.將預測控制思想與廣義非線性PID思想相結合,提出了基于神經網絡的廣義非線性預測控制器;之

2、后考慮將神經網絡逆動態(tài)控制方法引入到預測控制中,提出了基于多步預測性能指標函數的神經網絡逆動態(tài)控制方法.本文共分五章,主要內容和結論如下:第一章:回顧了預測控制的產生和發(fā)展,并重點介紹了廣義預測控制的產生及其控制算法,并對其穩(wěn)定性和魯棒性進行了簡單分析.對基于神經網絡的預測控制進行了評述.第二章:對神經網絡結構、原理、算法和在預測控制中的應用進行了詳細的討論.第三章:針對一些復雜的非線性系統,提出基于神經網絡的廣義非線性預測PID控制方

3、法.選用一個前饋神經網絡對非線性系統進行辨識,并將此網絡作為遞推多步預測模型,再與廣義非線性PID控制思想結合,構造一個由神經網絡實現的非線性預測PID控制器.最后對系統進行仿真,驗證了方法的有效性.第四章:提出對被控對象進行直接多步預測,利用多步預測性能指標函數對系統實現基于神經網絡的逆控制.并將仿真結果與利用遞推多步預測方法的結果進行了比較,得到結論是直接多步預測控制較遞推多步預測更準確,并在理論上對其進行了誤差分析.第五章:結論與