[工学]基于神经网络误差补偿的预测控制研究

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1、华北电力大学科技学院本科毕业设计（论文）基于神经网络误差补偿的预测控制摘要非线性系统预测控制已成为一个有着广阔前景的研究热点。预测控制的多步预测和滚动优化有克服建模误差影响的能力，使控制系统具有一定的鲁棒性。但研究表明,预测控制对模型失配的鲁棒性是有限的，仍需要一个较准确的预测模型。实际系统大都是难以准确建模的非线性系统，如何提高预测的精确性以增强控制系统鲁棒性是非线性系统预测控制研究的重要问题。建立在反馈校正原理上的预测误差补偿是一种有效的方法。本文提出了一种基于对象定量和定性信息的组合预测控制方法，但其只是对一类特殊

2、对象而言。本文对模型失配误差用Bp网络建模,构成误差修正DMC算法,然而由于经训练的网络权值固定不变,当工况发生较大变化时,修正后的预测值仍有可能产生较大误差。本文利用一种权值可以在线调整的动态Bp网络对模型预测误差进行拟合并与预测模型一起构成动态组合预测器，在此基础上形成对模型误差具有动态补偿能力的预测控制算法。由于该算法显著提高了预测精度，从而增强了预测控制算法的鲁棒性。关键词：预测控制神经网络动态矩阵误差补偿Errorcompensation basedonneuralnetwork predictivecontr

3、olAbstractPredictivecontrolofnonlinearsystemshasbecomeapromisingresearchfocus.Predictivecontrolofmulti-steppredictionandrollingoptimizationhastheabilitytoovercometheeffectsofmodelingerrors,thecontrolsystemhasacertainrobustness.Butstudiesshowthatmismatchthemodelpr

4、edictivecontrolrobustnessislimited,stillneedamoreaccuratepredictionmodels. 61华北电力大学科技学院本科毕业设计（论文）Theactualsystemaremostlydifficulttoaccuratelymodelnonlinearsystems,howtoimproveforecastaccuracytoenhancetherobustnessofcontrolsystemspredictivecontrolofnonlinearsyste

5、msisanimportantissue. Basedontheprincipleoffeedbackontheforecasterrorcorrectionisaneffectivemethodofcompensation. Thispaperpresentsanobject-basedcombinationofquantitativeandqualitativeinformationpredictivecontrol,butonlyintermsofaspecialclassofobjects. Inthispape

6、r,themodelmismatcherrorwithBpnetworkmodeling,errorcorrectionformDMCalgorithm,butbecauseoftrainednetworkweightsarefixedwhentheconditionschangedgreatly,therevisedforecastisstillpossibletohaveagreater error. ThisuseofaweightyoucanadjustthedynamiconlineBpnetworkmodel

7、predictionerrorandpredictionmodelstobecombinedtogetherconstitutethedynamiccombinationofpredictors,onthebasisoftheformationofthemodelerrorhastheabilitytopredictthedynamiccompensationcontrolalgorithm. Sincethealgorithmsignificantlyimprovesthepredictionaccuracy,thus

8、increasingthepredictivecontrolalgorithmrobustness. Keywords:PredictiveControlNeuralnetworkDynamic MatrixErrorcompensation61华北电力大学科技学院本科毕业设计（论文）目录摘要11预测控制51.1预测