文档介绍：基于神经网络的非线性模型预测控制摘要上都有了长足的进步和发展,但是随着工业过程对象的日益复杂化,实际工业对象的复杂性,将此方法用于模型的控制仿真,同样取得预测控制自世纪年代提出以来,无论是在广度上还是深度传统的线性预测控制方法已经不能满足当今工业控制需求了。工业过程中广泛存在的非线性特性使得非线性模型预测控制成了当今控制理论研究的重点及热点。非线性模型预测控制继承了传统预测控制的特点,摆脱了原有线性数学模型的束缚,强化了模型的预测功能,使控制性能得以改善。神经网络自世纪年代提出以来,由于它能够充分逼近复杂的非线性映射关系,能够学习与适应不确定系统的动态特性,被广泛地应用于各种控制策略中。因此将神经网络的非线性特性引入预测控制,势必会为预测控制在工业过程中的应用带来新鲜的血液与生命力。本文正是在这样的背景下,提出了基于神经网络的非线性模型预测控制方法,首先采用神经网络模型辨识过程对象,然后通过神经网络控制器滚动计算并优化控制输出。本文在爸蒙希攵允笛槭宜湟何欢韵螅⑹粤嘶谏窬网络的非线性模型预测控制,得到了良好的控制效果。同时,考虑到了良好的控制效果。浙江工业火学硕士学位论文
知识水坝为您整理
关键词:神经网络,非线性模型预测控制,琓浙江二阂荡笱妒垦宦畚
知识水坝为您整理
.瑃’..,,
陟唧日期:嘛拢恍娜日期:斗拢籌日期:潮年岁月扣日⒈C芸冢凇!D杲饷芎笫视帽臼谌ㄊ椤浙江工业大学学位论文原创性声明学位论文版权使用授权书⒉槐C茉业大学或其它教育机构的学位证书而使用过的材料。对本文的研究做出重本人郑重声明:所提交的学位论文是本人在导师的指导下,独立进行研究工作所取得的研究成果。除文中已经加以标注引用的内容外,本论文不包含其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果,也不含为获得浙江工要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人承担本声明的法律责任。作者签名:本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权浙江工业大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于朐谝陨舷嘤Ψ娇蚰诖颉啊ⅲ导师签名:浙江荡笱妒垦宦畚
第一章绪论选题背景和研究意义预测控制通常被称为模型预测控制琈蚧模型的预测控制,提出了其基于模型进行控制的特征。二十世纪七十年代以来,人们加强了对生产过程的系统辨识、建模、自适应控制、鲁棒控制等领域的研究,并且逐渐打破传统控制思想的束缚,试图面向工业过程的特点,寻找各种在线计算方便、控制效果好的算法。与此同时,计算机开始向小型、高速、大容量、低成本的方向发展,随之而产生了一类新型的计算机控制算’法【,即预测控制算法。它采用了多步预测、滚动优化和反馈校正等控制策略,通过实现在线优化和解决各种过程的约束来实现对系统的控制。目前常见的预测控制算法有以下几种:动态矩阵控制算法⒛P退惴ǹ刂和广义预测控制算法等【。图隽薓在工业过程控制中的应用领域,可以清晰地看出,目前这些算法主要被应用于线性系统或弱非线性系统,属于线性预测控制的范畴。它具有以下特点:①建立预测模型;②采用滚动优化策略;③采用误差反馈校正。但是在实际的工业生产过程中,比如:聚合过程、燃气生成、造纸过程等,涉及的被控对象都是多输入、多输出的高维复杂系统,或者是具有多个工作状态点的非线性系统4车目刂品椒ň褪腔贚睦砺郏ü逊窍性模型线性化后,按照线性系统的滚动优化思想来设计预测控制器以达到控制的目的T谀P拖咝曰淼墓讨校玫降氖P褪遣痪返模げ馐涑鲋与实际值之间存在着一定的误差蟛畲笮∪【鲇诟媚P拖咝曰某潭,在迭代预测的过程中,其产生的误差积累最终会导致模型失配。这样不但不能达到优化控制的目的,往往会使被控对象远离稳定点,严重影响控制品质,所以,迫切需要针对非线性系统进行预测控制的理论研究。浙江工业大学硕十学位论文
非线性模型预测控制的研究现状度在这样的工业背景下,人们提出了利用非线性模型进行预测和优化控制的观点。模型预测控制的第一个原则是建模,它是模型预测控制的基础,随着模型概念的拓广,所谓的模型已经不能狭义地理解为过程的数学模型,非线性模型预测琋的关键并不在于模型的形式,而在于模型的预测功能。与传统的谎彩且恢只谟呕目刂撇呗裕丛诠炭刂中基于非线性模型对系统进行多步预测、滚动优化和反馈校正。由于其本身的非线性特性,最适合用于控制强非线性、多变量约束等过程控制系统,而这一特性又是传统的线性控制方法所无法比拟的。目前,针对这类算法,理论研究的重点都放在非线性建模、算法形式、非线性规划求解策略,以及相应的稳定性和鲁棒性分析这几个