基于神经网络的非线性gpc算法研究

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1、兰州理工大学硕士学位论文矿7211181摘要摘要广义预测控制(GPc)作为一种新型的预测控制算法，主要成果都是以线性系统为被控对象，在理论和应用上都有较好的研究成果。但对于非线性的系统，由于很难得到精确的模型，用这种方法就难以得到好的控制效果。神经网络控制作为一种新颖的智能控制方法，具有很强的非线性逼近能力，弥补了非线性预测模型的不精确问题。本文在论述了广义预测控制和神经网络控制原理的基础上，对神经网络辨识和一种改进的线性广义预测控制算法进行了研究，并提出了一种非线性智能广义预测控制算法。该算法利用神

2、经网络建立非线性预测模型，根据训练所得的神经网络结构参数，在其工作点附近对非线性模型线性化，然后对所得的线性模型进行广义预测控制，最后采用补偿算法对线性化所带来的模型失配进行补偿，并通过仿真实例验证了算法的有效性。最后，本文对广义预测控制的参数选取、稳定性和鲁棒性给出了定量和定性的理论分析，讨论了广义预测控制主要参数设计和选取的方法；并以仿真实例验证参数选取原则的正确性，使得神经网络广义预测控制更加完善。关键词：预测控制；广义预测控制；非线性系统；神经网络；BP网络；稳定性鲁棒性兰州理工大学学位论文英

3、文摘要ABSTRACTGeneralizedPredictiveControl(oPCIasanewtypeofpredictivecontrolalgorithmhasgreatresearchachievementsnotonlyintheorybutalsoinapplicationthataremostlyusedinlinearsystemdomain．ButitiSdi笳culttogetsatisfiedcontrolresultsapplyingthoseachievementsinn

4、onlinearsystemdomainbecauseitiShardtobuildanaccuratepredictivemodel．NeuralNetworkControlasoneofhovelintelligentconffolmethodologiescarlapproacharbitrarynonlinearsystemsaccordingtoarbitraryprecisionthatremedytheshortageofinaccuratepredictivemodel．Inthisp

5、aper，wedosomeresearchaboutNNidentificationandlinearGPCalgorithmonthegroundofintroductiontothebasicprinciplesoftheboth．Meanwhile，anonlinearGPCalgorithmbasedonNcuralNetworkpredictivemodeliSpresented．In也isalgorithm．NNiSusedtobuildanonlinearpredictivemodel．

6、andthetrainedNNparametersareofferedtogetaIinearmodeIthroul曲linearisingthenonlinearmodeIclosetotheworkingpointthatiSpresentedtoGPC．AndthroughsimulationtheavailabilityofalgorithmiSbeconfirmed．Inthisalgorithm，acompensationalgorithmisprovidedtooffsetthemode

7、linaccuracythatiSraisedbylinearization．ThealgorithmvalidationiStestedbysimulation．Atlast，thequantitiveandqualitativetheoreticalanalysistothechoiceoftheGPCparameters，stabilityandrobustnessiSgiven；themethodsonthedesignandchoiceforthemainparametersofGPCsys

8、temsiSdiSCUSS；andthroughasimulation．thecorrectnessoftheprinciplefortheparameterschoiceiSprovedthatfurtherstrengthenthestudyNeuralNetworknonlinearGeneralizedPredictiveContr01．Keywords：GeneralizedPredictiveControl；modelpredictiveco