基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性預(yù)測(cè)控制研究.pdf

1、本文以工程實(shí)際廣泛存在的非線性系統(tǒng)為研究背景，以理論研究與仿真實(shí)驗(yàn)為重點(diǎn)，研究了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)的動(dòng)態(tài)矩陣預(yù)測(cè)控制(DMC)新方法，其實(shí)質(zhì)是利用作為對(duì)象辨識(shí)模型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生輸出預(yù)測(cè)，用滾動(dòng)優(yōu)化算法求出控制律，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)非線性系統(tǒng)的預(yù)測(cè)控制。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分別選用具有良好非線性逼近能力的BP網(wǎng)絡(luò)和RBF網(wǎng)絡(luò)，其與動(dòng)態(tài)矩陣預(yù)測(cè)控制算法相結(jié)合，針對(duì)非線性系統(tǒng)，對(duì)比研究了基于以上兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性預(yù)測(cè)控制技術(shù)。在課題的研究中，完成的主要工作有：

2、 1．對(duì)動(dòng)態(tài)矩陣控制算法做了深入的探討和研究，分析了動(dòng)態(tài)矩陣預(yù)測(cè)控制的預(yù)測(cè)模型、反饋校正與滾動(dòng)優(yōu)化的特征及其穩(wěn)定性、魯棒性，并研究了相關(guān)參數(shù)對(duì)控制效果的影響，指出了這種常規(guī)預(yù)測(cè)控制算法直接用于非線性系統(tǒng)存在的問(wèn)題。 2．針對(duì)BP和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)，分別研究了一種改進(jìn)算法，即帶動(dòng)量項(xiàng)的自適應(yīng)調(diào)整學(xué)習(xí)率的BP算法和遞推七．均值聚類(lèi)算法。通過(guò)MATLAB仿真實(shí)驗(yàn)表明：帶動(dòng)量項(xiàng)的自適應(yīng)調(diào)整學(xué)習(xí)率的BP算法學(xué)習(xí)速度較快、且辨識(shí)精