基于神经网络的预测控制模型仿真.pdf

【预测控制与神经网络】预测控制是一种先进的控制策略，它基于对未来状态的预测来制定当前的控制决策。在本文中，特别关注的是基于神经网络的预测控制模型，它旨在提高控制算法的预测精度和鲁棒性。动态矩阵控制（DMC）是预测控制的一种形式，适用于线性或弱非线性的系统，它依赖于对象的阶跃响应来构建预测模型。然而，实际系统中的非线性特性和建模误差会导致模型失配，从而影响控制效果。 为了解决这个问题，文中提出了一个创新的解决方案，即利用动态BP神经网络来补偿模型预测误差。BP神经网络是一种反向传播网络，通过训练学习可以逼近任意连续函数，适应系统变化和不确定性。在这个框架下，神经网络基于历史误差信息预测未来的误差，作为模型预测的补充，减轻了建立精确数学模型的压力，同时补偿了模型简化或未考虑到的因素。 【BP神经网络模型】BP神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成。输入信号通过隐藏层进行非线性变换，然后在输出层生成预期的输出。训练过程中，网络通过调整权重和阈值来减小实际输出与期望输出之间的误差，这通常通过梯度下降法实现。误差函数是衡量预测与期望值之间差异的标准，而学习因子和动量因子则是调整权重更新速率的关键参数。为了优化网络性能，文中提出了两种策略：一是根据误差动态调整学习因子，以加快收敛速度；二是通过调整隐藏层节点的数量来平衡模型复杂性和泛化能力。 【总结】该文展示了如何结合神经网络的预测误差补偿技术来改进DMC算法，从而增强控制系统的鲁棒性和预测精度。通过BP神经网络的非线性拟合能力，可以有效地处理模型失配问题，特别是对于那些由于非线性特性或环境干扰引起的不确定性。仿真结果证明了这种方法的有效性，为实际应用提供了理论基础。这种基于神经网络的预测控制策略对于复杂系统控制具有重要的实践意义，能够提高工业过程控制的效率和稳定性。