神經(jīng)網(wǎng)絡預測控制算法研究.pdf

1、神經(jīng)網(wǎng)絡具有并行機制、自學習和自適應能力，可以用來逼近任意復雜的非線性系統(tǒng)，能夠學習與適應不確定系統(tǒng)的動態(tài)特性，有很強的魯棒性和容錯性，可以快速進行大量運算。這些特點顯示了神經(jīng)網(wǎng)絡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)絡技術應用于預測控制系統(tǒng)之中，使得預測控制突破現(xiàn)有框架，向高層次發(fā)展提供了可能。神經(jīng)網(wǎng)絡預測控制融合了神經(jīng)網(wǎng)絡技術與預測控制技術各自的特點，是具有一定應用價值和現(xiàn)實意義的研究課題。
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2、先闡述了預測控制的基本原理和發(fā)展情況，并提出了預測控制存在的問題和發(fā)展方向，然后詳細介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡的基本概念和基本方法，接著對神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)辨識進行了深入分析，從而為后面的神經(jīng)網(wǎng)絡預測控制算法的研究奠定了基礎。重點探索了神經(jīng)網(wǎng)絡與廣義預測控制的結合，并針對工業(yè)過程中常見的大慣性大滯后系統(tǒng)進行仿真，得到了較好的效果。又鑒于傳統(tǒng)PID控制的特點，將PID神經(jīng)網(wǎng)絡與廣義預測控制相結合，針對單變量系統(tǒng)、多變量系統(tǒng)進行了仿真，得到了比傳統(tǒng)預測控制更