基于模糊神經(jīng)遞歸網(wǎng)絡(luò)的廣義預(yù)測(cè)控制算法研究.pdf

1、廣義預(yù)測(cè)控制算法(GPC)具有魯棒性強(qiáng)、能夠有效克服系統(tǒng)滯后的優(yōu)越特性，因此其在工業(yè)過(guò)程控制中取得了不少成功的應(yīng)用，但是現(xiàn)有的廣義預(yù)測(cè)控制算法大多是針對(duì)線性系統(tǒng)的，而復(fù)雜的工業(yè)系統(tǒng)往往包含非線性特性。對(duì)于非線性系統(tǒng)，采用較多的方法是將非線性模型工作點(diǎn)附近通過(guò)局部線性化。這種主要存在的問(wèn)題是不能很好解決在線計(jì)算量大，且如果系統(tǒng)具有很強(qiáng)非線性則往往不能達(dá)到滿意的控制效果。近些年來(lái)，在模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面的研究和進(jìn)展，給工業(yè)過(guò)程控制及建模提供了一

2、條新的途徑。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)既可以進(jìn)行模糊推理又可以像神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一樣進(jìn)行學(xué)習(xí)，具有非常強(qiáng)的非線性逼近能力，這使模糊模型可以很好的描述對(duì)象的非線性動(dòng)態(tài)特性。論文包括以下內(nèi)容：
　　 首先，介紹了預(yù)測(cè)控制的發(fā)展過(guò)程，廣義預(yù)測(cè)控制的產(chǎn)生和其特點(diǎn)，以及廣義預(yù)測(cè)控制的國(guó)內(nèi)外發(fā)展及研究現(xiàn)狀和主要應(yīng)用的領(lǐng)域，以及目前存在的問(wèn)題和局限性。從而引出本文所討論和研究的問(wèn)題。
　　 第二，介紹了廣義預(yù)測(cè)控制算法預(yù)測(cè)模型的建立以及算法的推導(dǎo)和求解過(guò)程

3、。進(jìn)而介紹了在廣義預(yù)測(cè)控制算法中的重要參數(shù)是如何選擇及其所含有的意義。并且探討了廣義預(yù)測(cè)控制算法的穩(wěn)定性和魯棒性。
　　 第三，介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊控制的類型和特點(diǎn)，研究了如何利用櫝糊神經(jīng)遞歸網(wǎng)絡(luò)對(duì)非線性系統(tǒng)進(jìn)行模型辨識(shí)。
　　 最后，提出一種遞歸模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RFNN)，其通過(guò)加入向量調(diào)節(jié)層，提高網(wǎng)絡(luò)對(duì)輸入信息的處理能力?；谒O(shè)計(jì)的遞歸模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，建立非線性系統(tǒng)的離散數(shù)學(xué)多步模糊預(yù)測(cè)模型，根據(jù)這一模型對(duì)系統(tǒng)的輸出進(jìn)