非線性系統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測控制算法及應(yīng)用研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由于具有逼近任意非線性函數(shù)的能力,使得其在非線性系統(tǒng)的預(yù)測控制中受到日益廣泛的重視,取得了許多成果。本學(xué)位論文在前人研究的基礎(chǔ)上,對非線性系統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測控制算法進行了較為深入的研究,取得了系列研究成果,已發(fā)表和待發(fā)表學(xué)術(shù)論文五篇,其中四篇論文已被EI收錄。本文的主要研究工作概括如下:
   (1)系統(tǒng)地分析了非線性系統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測控制系統(tǒng)中的模型選取、控制器優(yōu)化、控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計方法以及收斂性理論等研究現(xiàn)狀,分析了非

2、線性系統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測控制算法存在的問題和今后的研究方向。
   (2)討論了RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的批處理學(xué)習(xí)算法和在線學(xué)習(xí)算法。分別對這兩類典型算法進行了理論分析和仿真研究,為本文預(yù)測建模學(xué)習(xí)算法的選擇提供了理論依據(jù)。
   (3)提出了一種基于動態(tài)搜索區(qū)間的黃金分割數(shù)值優(yōu)化方法,分析了黃金分割法的收斂性。與基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)求解優(yōu)化控制的算法相比,具有較好的控制性能。
   (4)基于最優(yōu)保留自適應(yīng)遺傳算法(EPAGA),

3、提出了一種新的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測優(yōu)化控制算法。該算法綜合了最優(yōu)保留和自適應(yīng)的思想,使優(yōu)化控制器具有快速性、全局收斂性的的優(yōu)點,仿真結(jié)果證明了其具有很好的優(yōu)化控制性能。
   (5)綜合動態(tài)矩陣優(yōu)化控制與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模思想,提出了一種基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的改進型動態(tài)矩陣控制算法,實現(xiàn)了對一類非線性時變系統(tǒng)CSTR模型的控制,仿真表明控制效果好。
   (6)以實驗室非線性三容水箱液位為被控對象,開發(fā)了現(xiàn)場總線控制系統(tǒng)軟硬件實驗

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