多容水箱小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣義預(yù)測控制.pdf

1、在現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)控制中，由于實(shí)際生產(chǎn)中的控制量不斷增加和復(fù)雜化，許多控制問題就會相繼的出現(xiàn)。如控制對象的模型未知，復(fù)雜控制系統(tǒng)的多變量、非線性、時滯和耦合等問題。四容水箱系統(tǒng)就是一類典型的復(fù)雜控制系統(tǒng)，它具有多變量、大時滯、非線性及耦合等特點(diǎn)，很好的模擬了實(shí)際工業(yè)生產(chǎn)中的一些被控對象。對于四容水箱的這些特點(diǎn)，本文對四容水箱的液位控制進(jìn)行了相關(guān)研究。
　　在研究過程中，本文采用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和廣義預(yù)測控制相結(jié)合的控制策略。由于四容水箱系

2、統(tǒng)的多變量、非線性等特點(diǎn)，由于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有良好的函數(shù)逼近能力，和廣義預(yù)測控制對較復(fù)雜的過程控制有良好的控制性能，所以采用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識被控對象模型，并且建立出基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測模型。在辨識的過程中，網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練算法采用的是改進(jìn)的BP學(xué)習(xí)算法。在解決系統(tǒng)的耦合問題上，采用了基于前饋補(bǔ)償解耦理論的模糊前饋解耦法，很好的利用了模糊控制的通用逼近性，對模糊控制的規(guī)則、論域作了相關(guān)設(shè)計(jì)，給出了具體的模糊前饋解耦策略。
　　本文應(yīng)用小