基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多變量非線性系統(tǒng)廣義預(yù)測(cè)控制.pdf

1、分類號(hào)y788325密緩太原理工大學(xué)碩士學(xué)位論文題目!墮，望網(wǎng)絡(luò)的多變量菲線性系統(tǒng)廣義預(yù)測(cè)控制GemHⅡzedPredictiveControlofMulti—Variable英文并列題目NonLinearSystemBasedonNeuralNetworkf研究生姓名：塑堡墊學(xué)號(hào)：20020184專業(yè)：焦型壟整墨蕉劍三堡一研究方向：童絲蕉型壟魚疊坐～導(dǎo)師姓名：～奎墾要職稱：論文提交日期2005／5教授地址：坐亙：塞墮太原理工大學(xué)太原理

2、，L大學(xué)碩十研究生學(xué)位論文神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)非線性系統(tǒng)建模。系統(tǒng)的非線性部分用單隱層的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)其建模，采用學(xué)習(xí)速度較快的Davidon最小二乘法在線調(diào)整網(wǎng)絡(luò)權(quán)值。線性部分采用CA砌MA模型作為其數(shù)學(xué)模型，用遞推最小二乘法(RLs)作為其參數(shù)辨識(shí)的方法。每步將所得非線性系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)模型線性展開(kāi)，得到線性回歸模型，并以非線性前饋增益方式補(bǔ)償建模誤差，建立了非線性系統(tǒng)的廣義預(yù)測(cè)控制器，并用MATLAB語(yǔ)言仿真，仿真結(jié)果證明了該設(shè)計(jì)的有效性。為了能

3、把該設(shè)計(jì)應(yīng)用于多變量非線性系統(tǒng)，本文先斷開(kāi)控制器，用單隱含層的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為解耦器對(duì)多變量非線性系統(tǒng)進(jìn)行開(kāi)環(huán)解耦，通過(guò)對(duì)廣義對(duì)象可能控制量的學(xué)習(xí)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，從而消除耦合影響。然后接入廣義預(yù)測(cè)控制器，使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解耦器將來(lái)自其它通道的耦合影響視為可測(cè)干擾進(jìn)行補(bǔ)償，使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解耦器與被控對(duì)象組成的廣義對(duì)象成為無(wú)耦合或耦合程度較小的系統(tǒng)，再用單變量非線性系統(tǒng)的廣義預(yù)測(cè)控制器對(duì)解耦后近似無(wú)耦合的單變量系統(tǒng)進(jìn)行控制。將該方法應(yīng)用于具有多變量