神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)控制算法研究.pdf

1、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有并行機(jī)制、自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力，可以用來逼近任意復(fù)雜的非線性系統(tǒng)，能夠?qū)W習(xí)與適應(yīng)不確定系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特性，有很強(qiáng)的魯棒性和容錯(cuò)性，可以快速進(jìn)行大量運(yùn)算。這些特點(diǎn)顯示了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在解決非線性和不確定系統(tǒng)建模與控制方面的巨大潛力，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)應(yīng)用于預(yù)測(cè)控制系統(tǒng)之中，使得預(yù)測(cè)控制突破現(xiàn)有框架，向高層次發(fā)展提供了可能。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)控制融合了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)與預(yù)測(cè)控制技術(shù)各自的特點(diǎn)，是具有一定應(yīng)用價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義的研究課題。
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2、先闡述了預(yù)測(cè)控制的基本原理和發(fā)展情況，并提出了預(yù)測(cè)控制存在的問題和發(fā)展方向，然后詳細(xì)介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念和基本方法，接著對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)辨識(shí)進(jìn)行了深入分析，從而為后面的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)控制算法的研究奠定了基礎(chǔ)。重點(diǎn)探索了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與廣義預(yù)測(cè)控制的結(jié)合，并針對(duì)工業(yè)過程中常見的大慣性大滯后系統(tǒng)進(jìn)行仿真，得到了較好的效果。又鑒于傳統(tǒng)PID控制的特點(diǎn)，將PID神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與廣義預(yù)測(cè)控制相結(jié)合，針對(duì)單變量系統(tǒng)、多變量系統(tǒng)進(jìn)行了仿真，得到了比傳統(tǒng)預(yù)測(cè)控制更