神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識及自適應(yīng)逆控制研究.pdf

1、自適應(yīng)逆控制作為一種新穎的控制器和調(diào)節(jié)器的設(shè)計方法，引起國內(nèi)外學者越來越廣泛的研究興趣?，F(xiàn)代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展為非線性自適應(yīng)逆控制的研究和實現(xiàn)創(chuàng)造了條件，探索和設(shè)計合理的動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和算法，構(gòu)建更加有效的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)等已成為非線性自適應(yīng)逆控制研究的重點。本文研究了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和算法，及基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆模型的非線性自適應(yīng)逆控制系統(tǒng)，主要研究內(nèi)容如下：
　　首先，系統(tǒng)分析了RBF網(wǎng)絡(luò)中現(xiàn)有的幾種確定聚類中心的算法：K-均值聚類法、梯度

2、下降法、正交最小二乘法和動態(tài)聚類法。針對動態(tài)聚類法中距離門限值是固定不變的這一缺點，提出了一種改進的動態(tài)聚類法，根據(jù)樣本密度對距離門限值進行調(diào)整，通過對煤氣爐數(shù)據(jù)辨識的仿真研究，驗證了該算法的有效性及快速性。
　　其次，將RBF和BP這兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用到自適應(yīng)逆控制系統(tǒng)中，經(jīng)一階慣性環(huán)節(jié)的仿真結(jié)果表明RBF網(wǎng)絡(luò)的泛化能力較低，影響了系統(tǒng)的控制精度。將基于BP網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)逆噪聲消除方法應(yīng)用到軋輥偏心厚度控制中，仿真結(jié)果表明，該方法能