广义预测控制算法及应用研究-控制理论与控制工程专业论文.docxVIP

摘要摘要 摘要 摘要 由于控制实践中的许多复杂的工业系统的数学模型很难精确建立，而且工业 对象的结构和参数往往具有一定的不确定性，因此，应用经典控制理论和现代控 制理论很难达到期望的控制指标。广义预测控制是有代表性的预测控制算法之一， 并被广泛应用于工业过程中。本文在研究了广义预测控制原理、模糊神经网络和 径向基函数神经网络理论的基础上，针对广义预测控制在线计算量大，不适用于 非线性对象的特点，提出了基于模糊径向基函数神经网络模型的模糊神经网络广 义预测控制，并对线性和非线性被控对象进行了仿真，仿真证明所提出的控制方 法有效。此外，本文对径向基函数神经网络的函数逼近理论以及基于径向基函数 神经网络的自适应控制器的稳定性作了较深入的分析。 关键词：广义预测控制、模糊神经网络、径向基函数神经网络、函数逼近、 稳定性。 塑堕查兰堡主堂垡笙奎————Abstract 塑堕查兰堡主堂垡笙奎———— Abstract Since the mathematical models of a lot of involved industrial systems in the control practices are difficult to be established，and that the structures and parameters of industrial plants always have some uncertainties，it is hard to achieve the anticipated control indexes by using control theory and modern control theory．Generalized predictive control is one ofthe typical predictive control methods，and it is widely used in industry．Based on the research ofthe principle ofgeneralized predictive control，the theory of fuzzy neural networks and radial basis function neural networks，and according to the complicated on—line calculation of generalized predictive control and that it is not suitable for nonlinear system,this paper proposes fuzzy neural networks generalized predictive control using a fuzzy radial basis function neural networks model．By simulating to the linear and the nonlinear system，the results certify that the proposed control method is in effect．In addition，the paper makes relatively in-depth analyses on the function approximation theory of radial basis function neural networks and the stability of the adaptive controller based on radial basis function neural networks． Key words：Generalized predictive control；Fuzzy neural networks；Radial basis function neural networks；Function approximation；Stability． Ⅱ 概述自动控制理论是与人类社会发展密切联系的一门学科。二十世纪四十年代中 概述 自动控制理论是与人类社会发展密切联系的一门学科。二十世纪四十年代中 期发展起来的经典控制理论主要是采用频率法对控制系统进行描述、分析和设计， 目前仍然在工业过程控制中发挥着重要的作用，解决了许多控制问题，但对于解 决大规模的复杂控制问题仍远远不够。 随着电子计算机的出现和迅速发展，计算和信息处理的能力的不断提高，使 得控制理论向着更复杂、更严密的方向发展，于六十年代初期发展起来了以状态 空间分析(时域法)为基础的现代控制理论。由于