基于神经网络的时滞非线性系统的广义预测控制.pdf

【基于神经网络的时滞非线性系统的广义预测控制】是针对含有时滞和非线性特性的控制系统的一种高级控制策略。时滞是非线性系统中常见的问题，它会导致控制响应延迟，影响系统的稳定性和性能。非线性特性使得系统的行为难以用简单的线性模型来描述，因此传统PID控制在面对这类问题时往往表现不佳。 广义预测控制（GPC）是一种自适应的控制方法，它不需要精确的系统模型，而是依赖于对未来输出的预测。在本文中，作者提出了使用径向基函数（RBF）神经网络来建立系统的多步预测模型。RBF神经网络因其强大的非线性映射能力，能有效地处理复杂的非线性关系，从而在控制过程中预测系统的未来行为。 RBF神经网络由输入层、隐藏层和输出层构成，隐藏层节点通常使用径向基函数作为激活函数，可以近似任意连续函数，适合构建被控对象的预测模型。在控制过程中，网络会根据历史数据不断调整权重，以优化预测输出的精度。 在GPC中，预测模型用于估计系统在一系列未来时间步长内的输出。控制器采用隐式修正算法，即在不识别对象模型参数的情况下，通过控制输入的调整来修正预测误差，降低了计算复杂性。这种方法的实时性好，动态响应快，可以有效减少预测控制误差。 通过与常规PID自适应控制方法的比较，仿真研究表明基于RBF神经网络的GPC方法具有显著优势。它能更准确地预测系统输出，控制误差小，且对时滞和非线性的影响有更强的鲁棒性。因此，这种控制策略在处理工业生产过程中的复杂控制问题时，具有很大的潜力和应用价值。 总结来说，本文介绍了一种利用RBF神经网络实现的广义预测控制策略，该策略专门针对时滞非线性系统，通过建立多步预测模型和隐式修正算法，提高了控制的准确性和实时性，为解决实际工程中的控制难题提供了新的思路和工具。