RBF網(wǎng)絡直接廣義預測控制及其收斂性研究.pdf

1、隨著在工業(yè)中取得的成功應用，基于線性模型的廣義預測控制已成為當前控制理論界和工業(yè)控制界都十分關注的一個熱門課題。但在實際工業(yè)過程中常表現(xiàn)出多變量強耦合、大滯后等強非線性特性，因此，廣義預測控制技術迫切需要被擴展到更復雜的工業(yè)過程中。近年來，人們在這方面已經(jīng)作了大量的研究，其中與神經(jīng)網(wǎng)絡相結合的方法由于具有廣泛的適用范圍而得到了深入的研究。 本文在詳細分析介紹了廣義預測控制算法原理及綜述了國內(nèi)外神經(jīng)網(wǎng)絡在廣義預測控制中的應用研究現(xiàn)

2、狀的基礎上，重點研究了計算量小、收斂速度快、無局部極小的徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡及其在廣義預測控制中的應用。針對廣義預測控制在線計算量大，不適用于非線性對象等缺點，提出了基于徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡的直接廣義預測控制算法，并從數(shù)學角度對該算法的收斂性作了較為深入的分析，在理論上證明了該算法是穩(wěn)定的，且控制性能指標能夠收斂到所期望的最優(yōu)特性。結合中值定理和三次樣條插值函數(shù)，將該算法由單變量線性系統(tǒng)推廣到單變量非線性系統(tǒng)，多變量線性系統(tǒng)和多變量非線性系