多容水箱小波神經網絡廣義預測控制.pdf

1、在現(xiàn)代工業(yè)生產控制中，由于實際生產中的控制量不斷增加和復雜化，許多控制問題就會相繼的出現(xiàn)。如控制對象的模型未知，復雜控制系統(tǒng)的多變量、非線性、時滯和耦合等問題。四容水箱系統(tǒng)就是一類典型的復雜控制系統(tǒng)，它具有多變量、大時滯、非線性及耦合等特點，很好的模擬了實際工業(yè)生產中的一些被控對象。對于四容水箱的這些特點，本文對四容水箱的液位控制進行了相關研究。
　　在研究過程中，本文采用小波神經網絡和廣義預測控制相結合的控制策略。由于四容水箱系

2、統(tǒng)的多變量、非線性等特點，由于小波神經網絡具有良好的函數逼近能力，和廣義預測控制對較復雜的過程控制有良好的控制性能，所以采用小波神經網絡辨識被控對象模型，并且建立出基于小波神經網絡的預測模型。在辨識的過程中，網絡的訓練算法采用的是改進的BP學習算法。在解決系統(tǒng)的耦合問題上，采用了基于前饋補償解耦理論的模糊前饋解耦法，很好的利用了模糊控制的通用逼近性，對模糊控制的規(guī)則、論域作了相關設計，給出了具體的模糊前饋解耦策略。
　　本文應用小