基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的無模型控制器設(shè)計(jì)方法的研究.pdf

1、由于現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)過程的復(fù)雜性、非線性和不確定性，實(shí)際工業(yè)過程中，控制系統(tǒng)中的被控對(duì)象參數(shù)或者結(jié)構(gòu)會(huì)發(fā)生變化，一般無法獲得其精確的數(shù)學(xué)模型。因此，無模型自適應(yīng)控制方法成為了自動(dòng)控制發(fā)展的一個(gè)重要方向。
　　無模型自適應(yīng)控制方法是一種不需要被控過程數(shù)學(xué)模型的自適應(yīng)控制方法，是指控制器的設(shè)計(jì)不包含受控過程的任何數(shù)學(xué)模型信息，僅利用被控系統(tǒng)的輸入輸出數(shù)據(jù)的控制理論與方法，具有很強(qiáng)的參數(shù)自適應(yīng)性和結(jié)構(gòu)自適應(yīng)性。
　　本文在無模型自適應(yīng)

2、控制方法的基礎(chǔ)上，用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)被控對(duì)象進(jìn)行辨識(shí)，并用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出對(duì)控制輸入的偏導(dǎo)數(shù)代替?zhèn)纹珜?dǎo)數(shù)，提出了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)器的無模型自適應(yīng)控制方法。通過仿真研究證明了所提出的方法具有更好的控制效果。
　　本文主要完成了以下的內(nèi)容:
　　首先，介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)理論。針對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)直接逆控制器設(shè)計(jì)方法，給出幾個(gè)具體的算例進(jìn)行了仿真分析。由仿真結(jié)果可知，該方法對(duì)于可逆系統(tǒng)具有良好的控制性能，而對(duì)于不可逆系統(tǒng)無法達(dá)到很好的控制效果。<

3、br>　　其次，針對(duì)不可逆系統(tǒng)，對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)控制器的方法進(jìn)行了兩種改進(jìn)，改進(jìn)后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器，對(duì)于不可逆系統(tǒng)進(jìn)行仿真分析。由仿真結(jié)果可知同，改進(jìn)后的控制器對(duì)不可逆系統(tǒng)達(dá)到了較好的控制效果，具有良好的控制性能。
　　最后，分析了無模型自適應(yīng)控制方法，給出了無模型自適應(yīng)控制律的推導(dǎo)過程。利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)被控對(duì)象進(jìn)行辨識(shí)，提出了基于BP算法的無模型自適應(yīng)控制方法。通過對(duì)具體算例的仿真分析可知，基于BP算法的無模型自適應(yīng)控制方法控制