四容水箱的小波神经网络广义预测控制
本文主要介绍了小波神经网络广义预测控制（WNNGPC）在四容水箱控制系统中的应用。小波神经网络是一种基于小波变换的神经网络，具有良好的函数逼近能力和泛化能力，能够很好地建模非线性动态系统。
在四容水箱控制系统中，存在多变量、时间延迟、错位和耦合等特点，传统的PID控制方法难以满足控制要求。为了解决这些问题，作者提出了WNNGPC方法，该方法将小波神经网络与广义预测控制相结合，能够更好地解决复杂控制系统中的不确定性和时变性问题。
在WNNGPC算法中，作者首先使用小波神经网络来建立控制系统的预测模型，然后与广义预测控制方法相结合，实现对四容水箱系统的稳定控制。在系统重组化过程中，作者使用了最优BP神经网络算法，该算法可以快速修正网络的权重和阈值，使预测输出平滑地接近期望输出。
为了解决系统耦合问题，作者设计了一种基于模糊控制的模糊反馈补偿去耦合算法，该算法可以有效地解决系统耦合问题。通过WNNGPC算法和模糊反馈补偿去耦合算法的组合，作者对四容水箱系统进行了实验，并对实验结果进行了分析。实验结果表明，WNNGPC控制策略能够实现四容水箱系统的良好控制效果。
本文的主要贡献在于提出了一种基于小波神经网络的广义预测控制方法，能够解决复杂控制系统中的不确定性和时变性问题，并且具有良好的控制效果。在工业控制领域中，WNNGPC算法可以广泛应用于各种复杂控制系统的控制和优化。
知识点：
1. 小波神经网络（Wavelet Neural Network）：一种基于小波变换的神经网络，具有良好的函数逼近能力和泛化能力，能够建模非线性动态系统。
2. 广义预测控制（Generalized Predictive Control）：一种基于模型预测的控制方法，能够解决复杂控制系统中的不确定性和时变性问题。
3. 四容水箱系统（Quadruple-Tank System）：一种复杂的控制系统，具有多变量、时间延迟、错位和耦合等特点。
4. 模糊反馈补偿去耦合算法（Fuzzy Feed Forward Compensation Decoupling Algorithm）：一种基于模糊控制的算法，能够解决系统耦合问题。
5. BP神经网络算法（Back Propagation Neural Network Algorithm）：一种基于梯度下降法的神经网络算法，能够快速修正网络的权重和阈值。
6. 模型预测控制（Model Predictive Control）：一种基于模型预测的控制方法，能够解决复杂控制系统中的不确定性和时变性问题。
7. 小波变换（Wavelet Transform）：一种基于小波函数的信号变换方法，能够用于信号处理和分析。
8. 神经网络泛化能力（Neural Network Generalization Ability）：神经网络的泛化能力是指其在未知数据上的泛化性能，能够反映神经网络的学习能力和泛化能力。
9.Industrial control：工业控制是指对工业过程的自动控制和优化，涉及到对工业过程的监控、控制和优化。
10. 机器学习（Machine Learning）：机器学习是指机器通过算法和数据来学习和改进其性能的过程，广泛应用于工业控制、图像识别、自然语言处理等领域。
