非線性系統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測控制.pdf

1、嚴(yán)格地講,實(shí)際的控制系統(tǒng)可以說幾乎全部都是非線性系統(tǒng),或者說,在實(shí)際問題中遇到的系統(tǒng),大多數(shù)是非線性系統(tǒng)。當(dāng)控制系統(tǒng)的非線性環(huán)節(jié)很近似于線性特性時(shí),用線性理論來分析和設(shè)計(jì),在工程上是允許的,但對一般的非線性系統(tǒng)則不行。因此,非線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的辨識就顯得非常重要。從理論上講,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能以任意精度逼近非線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng),并具有學(xué)習(xí)能力,結(jié)構(gòu)簡單可靠。而模型預(yù)測控制,也稱為滾動(dòng)時(shí)域控制,是一種基于模型的控制理論,采用線性或非線性模型預(yù)測系統(tǒng)的活動(dòng)。

2、由于其控制性能良好、易于實(shí)現(xiàn)、魯棒性強(qiáng),成為倍受歡迎的一種先進(jìn)控制算法,并在過程控制中得到了廣泛應(yīng)用。
　　 本文結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模型預(yù)測控制策略的優(yōu)點(diǎn),對非線性系統(tǒng)的穩(wěn)定性和魯棒性進(jìn)行了研究,主要內(nèi)容包括:
　　 1.針對常規(guī)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練算法學(xué)習(xí)速度較慢這一現(xiàn)象,為了加快學(xué)習(xí)速率并減少震蕩,引入動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)因子和慣性因子,介紹一種經(jīng)改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。
　　 2.針對一類大時(shí)滯大慣性非線性系統(tǒng),將預(yù)測控制與B