基于神经网络的非最小相位控制系统的研究

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1、华北电力大学硕士学位论文摘要摘要非最小相位系统在控制工程中比较常见而且难于控制，由于存在右半平面零、极点，常常使被控对象出现超、负调现象，使用传统的线性控制技术很难消除这种特性。充分发挥神经网络控制策略的优点，改善非最小相位系统的控制品质，这是本文所要讨论的主要内容。本文首先讨论了经GA优化的BP神经网络PID控制器和基于RBF神经网络PID控制器在非最小相位控制中的应用，其次，讨论了神经网络在多变量控制系统中的，为以后将神经网络方法应用于多变量的非最小相位系统做准备。通过对设计方案的仿真研究表明：该设计方案具有良好的控制效果；消除负

2、调、降低超调量，抗干扰性强和增强系统的鲁棒性，优于常规PlD控制器。关键词：遗传算法，BP算法，RBF算法，非最小相位ABSTRACTInthecontrOlengineering，thenon—minimumphasesystcmisVerycommon柚dmorefestive，fornon-minimumphasesystemwith0Vershootandundershootphenomena0ften0ccurbecauseoftheright-halfplanezerosandpoles．1tisadifficulttas

3、ktoeliminatethephenomenabyusingtraditionallinearcontroltechniques．Howt0bringadvantagesOfneufaJnetwofkcontmlstfatcgyintofullplayandt0impfovethcpedbmanccisfocusedinthispaper．Firstly’theapplicationofnon-minimumphasccontrolsystembasedOnGA—BPneuralnetworkandRBFneuralnetworka

4、rediscussedindetail．Secondly，theapplication0fmulti—Variablecontrolsystembasedonneuralnetwork，itpreparedfortheresearchofmulti—Variablenon-minimumphasecontrolsystembasedonneuralnetwOrk．Thesimulationresultsshowthatthedesignedsystemcangetbettercontrolfesults，caneliminateund

5、ershOOtandreduce0Vershoot，andmakesystemeffectiVeinrobustnessandanti．jamming，meanwhileproVethesuperiorityofthiscontmllertotbePIDcontrolIer．Liangzhaoyang(controlTheofyandControlEngineering)DirectedbyPrOf．SunJianpingKEYWORDS：Geneticalgorithm，BPaIgorithm，RBFalgorithm，Non·mi

6、nimumphase华北电力大学硕士学位论文摘要摘要非最小相位系统在控制工程中比较常见而且难于控制，由于存在右半平面零、极点，常常使被控对象出现超、负调现象，使用传统的线性控制技术很难消除这种特性。充分发挥神经网络控制策略的优点，改善非最小相位系统的控制品质，这是本文所要讨论的主要内容。本文首先讨论了经GA优化的BP神经网络PID控制器和基于RBF神经网络PID控制器在非最小相位控制中的应用，其次，讨论了神经网络在多变量控制系统中的，为以后将神经网络方法应用于多变量的非最小相位系统做准备。通过对设计方案的仿真研究表明：该设计方案具有良

7、好的控制效果；消除负调、降低超调量，抗干扰性强和增强系统的鲁棒性，优于常规PlD控制器。关键词：遗传算法，BP算法，RBF算法，非最小相位ABSTRACTInthecontrOlengineering，thenon—minimumphasesystcmisVerycommon柚dmorefestive，fornon-minimumphasesystemwith0Vershootandundershootphenomena0ften0ccurbecauseoftheright-halfplanezerosandpoles．1tisadi

8、fficulttasktoeliminatethephenomenabyusingtraditionallinearcontroltechniques．Howt0bringadvantagesOfneufaJnetwof