自适应智能预测控制系统研究

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1、摘要本文首先对国内外近年来在自适应控制、预测控制、神经网络控制等领域的研究成果进行了总结与评述。然后针对自适应智能预测控制系统的若干问题进行了深入研究，主要创新性成果如下：1．给出了广义预测控制器的统一模式，并证明了采用最小二乘法估计参数时的广义．、预测自适应控制算法的全局收敛性。2．推导了p—GPC的内模结构描述，并据此分析了∥—GPC的闭环稳定特性。根据最小增益定理分析了闭环系统鲁棒稳定条件。仿真表明夕—GPC具有很好的控制性能。3．基于广义预测控制在鲁棒性方面的缺陷，提出了更为合理的失配滤波器以改进系统的鲁棒性。利用Rouche定理，给出改进后系统鲁棒稳定的区域。4．构造了一个

2、针对非线性系统的建模网络，通过对非线性系统的学习来辨识过程动态，对广义预测控制目标函数的在线优化，求得控制律。仿真表明该算法的有效性。f5．混沌现象是非线性系统研究的热点。侍U用改进的Elman神经网络对三个典型的混L、沌时间序列在不同的噪声水平下进行了预测，探讨了神经网络拟合与泛化之间的关系。并利用三种指标对预测结果进行了评估，结果显示Elman网络对混沌时问序列预测的良好特性。，6．利用Elman神经网络，对混沌系统的建模误差进行预测，并将其补偿到广义预测控制中，以提高算法的鲁棒性。’线性模型的辨识和神经网络的学习均采用阻尼最小二乘一算法。仿真结果表明该算法控制混沌系统的有效性。

3、，7．通过构建递阶对角神经网络、对角Elman神经网络、基于主成分分析的Elman神经网络来建立三个失业预测模型并挖掘失业规律，采用我国的宏观经济数据进行了失业预测研究。结果表明E1man神经网络在社会经济系统的建模和预测中有其独特的优势。＼关键词：广义预、狈罹制，警复警与尊楚堡，神经网络控制，非线性系统控制，混沌时间序列预测失业预测’ABSTRACTInthispaper,thecurrentworkofglobalresearchersinthefieldsofadaptivecontrol，predictivecontrol，andNeuralNetworkcontroliss

4、ummarizedandevaluated．Thendeepresearchesaremadeintotheproblemsofadaptiveintelligentpredictivecontrolsystem．Thecreativeoutcomesinthispaperarelistedchieflyasfollows：1、Ageneralizedmodelofadaptivegeneralizedpredictivecontrolissuggested．Theglobalconvergenceisalsogivenonthebasisofestimatingtheparamet

5、ersofGPCbyleastsquarealgorithm．2、TheIMCmodelofB——GPCisconcluded．basedonwhichallanalysisismadeinrespectofclosed—loopperformance、stabilityandrobuststabilityofB—GPC．Experiencesindicatethat13—GPChasgoodcontrolperformance．3、Areasonablemismatchfilterisproposedtoimprovethesystem’Srobustnessbasedonthed

6、efaultsofgeneralpredictivecontrolontheuncertainties．TherobuststableareaisgivenbyusingRouchetheorem．4、Thispaperconstructsamodelingnetworkwhichisusedtoidentifythedynamicpropertiesoftheprocess．Inaddition，itisusedtoobtaincontrollawbyoptimizinggeneralizedpredictivecontrolobjectivefimctiononline．Simu

7、lationindicatestheeffectofthealgorithm．5、Chaosisafocusofresearchrecently．ThispaperusestheimprovedElmanneuralnetworktopredictthreetypicalchaostimeseriesunderdifferentnoisecondition．Italsodiscussestherelationshipbetweenthecurvefitti