基于神经网络的自适应逆控制研究及应用

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1、华北电力大学硕士学位摘要摘要本文研究小波神经网络与自适应逆控制的结合，对具有惯性和滞后特性的对象控制作出探讨。目的在于提出一种消除大纯滞后特性的神经网络自适应逆控制方法，消除控制对象受到的扰动，根据期望的参考模型确定动态特性。文中使用小波神经网络自适应逆控制系统对各种典型对象:线性对象、非线性对象，时变对象以及具有纯滞后和惯性特性的对象作了仿真，尤其对主蒸汽温度对象做了仿真试验，从理论上证明了小波神经网络自适应逆控制的是切实可行的。更进一步的，针对逆控制系统的不足之处，增加了预测环节，使得对纯滞后对象的

2、控制达到了实时控制。关键字:神经网络自适应逆控制小波神经网络惯性滞后预测环节ABSTRACTInpaper,wefocusoncombinationbetweenwalletneuralnetworkandadaptiveinversecontrol,Furthermore,wetakeadiscussiononcontrolforobjectwithinertiaandlag.Itisourgoaltoproposeanewcontrolmethoduponadaptiveinversecontrol

3、basedonwalletneuralnetworkaimingateliminatingnoiseonobject,andtodeterminedynamicperformance.Atendofpaper,simulationismade勿adaptiveinversecontrolbasedonneuralnetworkonsteamtemperaturewhichhasgreatinertiaandlagtoverifyitspracticality.Wemakesimulationexperi

4、mentsonrepresentativesystemsuchaslinear-system,nonlinear-system,time-varyingsystemandsystemwithinertiaand吨andonsteamtemperatureespecially,toproveadvantagesofadaptiveinversecontrolbasedonneuralnetworktheoreticaly.AgainstshortagesofAdaptiveInverseControl,W

5、e.面predicationparttomakerealtimecontrolon吨systemcometrue.MaRui(ControlTheoryandControlEngineering)DirectedbyProfLiuYanquanKEYadaptiveinversecontrolbasedonneuralnetwork,waveletneuralinertiaandlag,predicationpart声明本人郑重声明:此处所提交的硕士学位论文《神经网络自适应逆控制研究与应用》，是本人在华

6、北电力大学攻读硕士学位期间，在导师指导下进行的研究工作和取得的研究成果。据本人所知，除了文中特别加以标注和致谢之处外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得华北电力大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。学位论文作者签名:日期:关于学位论文使用授权的说明本人完全了解华北电力大学有关保留、使用学位论文的规定，即:①学校有权保管、并向有关部门送交学位论文的原件与复印件;②学校可以采用影印、缩印或其它复

7、制手段复制并保存学位论文:③学校可允许学位论文被查阅或借阅:④学校可以学术交流为目的，复制赠送和交换学位论文;⑤同意学校可以用不同方式在不同媒体上发表、传播学位论文的全部或部分内容。(v密的学位论文在解密后遵守此规自作者签名:导师签名:日期:.日期:华北电力大学硕士学位论文第一章绪论自适应逆控制是由美国斯坦福(Stanford)大学著名教授B.Widrow于1986年首次命名提出来的，自适应逆控制在控制系统和调节器设计中是一种非常新颖的途径与方法。自适应逆控制与传统控制方法的不同之处有以下几方面Ill,

8、首先，它是一种开环控制系统，用被控对象传递函数的逆作为串联控制器，对系统的动态特性作开环控制，取消了传统控制中的全局反馈回路，从而避免了因反馈而可能引起的不稳定问题;同时又能做到对系统动态特性的控制与对象扰动的控制分开处理而互不影响。这是一个十分可贵的特点。其次，自适应逆控制的控制器是自适应的，并将其调节到使对象及其控制器的总体动态响应达到最小二成意义上的最优。最后，自适应逆控制使用位于逆控制器后的局部反馈消除被控对象受到的扰动，该反馈仅限