基于神经网络误差补偿的预测控制研究毕业论文.docx

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1、基于神经网络误差补偿的预测控制研究毕业论文目录摘要11预测控制51.1预测控制的产生51.2预测控制的发展61.3预测控制算法及应用71.3.1模型控制算法（ModelAlgorithmicControl，MAC）71.3.2动态矩阵控制（DynamicMatrixControl，DMC）71.3.3广义预测控制（GeneralizedPredictiveControl，GPC）81.3.4极点配置广义预测控制81.3.5内模控制81.3.6模糊预测控制81.4预测控制的基本特征91.4.1预测模型91.4.2反馈校正91.4.3滚动优化91.5预测控制的现状92神经网络102.1人工神

2、经网络的生理原理102.2神经网络的特征132.3神经网络的发展历史142.4神经网络的内容152.5神经网络的优越性162.6神经网络研究方向172.7神经网络的应用分析172.8神经网络使用注意事项20582.9神经网络的发展趋势212.10BP神经网络212.10.1BP神经网络模型212.10.2BP网络模型的缺陷分析及优化策略222.10.3神经网络仿真233．动态矩阵控制253.1预测模型253.2滚动优化263.3反馈校正273.4有约束多变量动态矩阵控制及其线性化303.5动态矩阵控制仿真324基于神经网络误差补偿的预测控制354.1研究背景354.2传统PID控制364

3、.2.1位置式PID控制364.2.2增量式PID控制374.3基于神经网络的动态矩阵控制384.4基于神经网络输出反馈的动态矩阵控制研究424.5基于神经网络误差补偿的动态矩阵控制474.6仿真效果验证53总结58参考文献591预测控制1.1预测控制的产生预测控制的产生，并不是理论发展的需要，而首先是工业实践向控制提出的挑战。众所周知，上世纪60年代初形成的现代控制理论在航空、航天等领域取得了辉煌的成果。利用状态空间法去分析和设计系统，提高了人们对被控对象的洞察能力，提供了在更高层次上设计控制系统的手段。特别是立足于最优性能指58标的设计理论和方法已趋成熟，这对于在工业过程中追求更高控

4、制质量和经济效益的控制工程师来说，无疑有着极大的吸引力。然而人们不久就发现，在完美的理论与控制之间还存在着巨大的鸿沟。主要表现在以下几个方面:1.现代控制理论的基点是对象精确的数学模型，而在工业过程中所涉及的对象往往是多输入、多输出的高维复杂系统，其数学模型很难精确建立，即使建立了模型，从工程应用的角度来说，往往需要简化，从而很难保证对象精确的模型。2.工业对象的结构、参数和环境都有很大的不确定性。由于这些不确定性的存在，按照理想模型得到的最优控制在实际上往往不能保证最优，有时甚至引起控制品质的严重下降。在工业环境中人们更关注的是控制系统在不确定性影响下保持良好性能的能力，即所谓鲁棒性，

5、而不能只是追求理想的最优性。3.工业控制中必须考虑到控制手段的经济性，对工业计算机的要求不能太高.因此控制算法必须简易以满足实时性的要求.而现代控制理论的许多算法往往过于复杂，难以用低性能的计算机实现。这些来自实际的原因，阻碍了现代控制理论在复杂工业过程中的有效应用。也向控制理论提出了新的挑战。为了克服理论与实际应用之间的不协调，上世纪70年代以来.除了加强对系统辨识、模型简化、自适应控制、鲁棒控制等的研究外.人们开始打破传统方法的约束，试图面对工业过程的特点，寻找各种对模型要求低，控制综合质量好、在线计算方便的优化控制新算法。在此期间，数字计算机技术的飞速发展，也为新算法的产生提供了物

6、质基础。预测控制就是在这种背景下发展起来的一类新型计算机优化控制算法。1.2预测控制的发展最早产生于工业过程的预测控制算法，有Rechalet.Mehra等提出的建立在脉冲响应基础上的模型预测启发控制(ModelPerdictiveHeuristicControl,简称WHC，或模型算法控制(ModelAlgorithmicControl，简称MAC)，以及Cutler等提出的建立在阶跃响应基础上的动态矩阵控制(DynamicMatrixControl,简称DMC)。由于脉冲响应、阶跃响应易于从工业现场直接获得，并不要求对模型的结构有先验知识。这类预测控制算法汲取了现代控制理论中的优化思

7、想，但采用滚动优化的策略，计算当前控制输入取代传统最优控制，并在优化控制中利用实测信息不断进行反馈校正，所以在一定程度上克服了不确定性的影响，增强了控制的鲁棒性。此外，这类算法在线计算比较容易，非常适合于工业过程控制的实际要求。58上世纪70年代后期，模型控制算法(MAC)和动态矩阵控制(DMC)分别在锅炉、分馏塔和石油化工装置上获得成功的应用，从而引起了工业控制界的广泛兴趣。此后，基于对象脉冲或阶跃响应的各种预测控制算法相继出现，