四容水箱神经网络预测控制

作     者：何迪 

作者单位：北方工业大学 

学位级别：硕士

导师姓名：孙德辉;李志军;董哲

授予年度：2011年

学科分类：08[工学] 0802[工学-机械工程] 0835[工学-软件工程] 080201[工学-机械制造及其自动化] 

主      题：神经网络 广义预测控制 模糊解耦 四容水箱 

摘      要：在现代的工业实际控制中,经常会遇到具有未知模型的对象,这类对象大多具有多变量和强耦合的特点,有的还具有大时滞的特点。四容水箱是一种典型的具有非线性、时滞以及强耦合的系统,它能够很好的模拟工业的复杂对象。本文针对四容水箱的机理模型研究了其控制问题,提出了带有模糊解耦的神经网络预测控制策略。 首先,介绍了基于神经网络的广义预测控制的理论和NGPC算法的结构,其中应用收敛速度较快,精确度较高的LM算法训练神经网络,推导了神经网络的导数方程,然后用迭代法求解输入u的雅克比矩阵和海森矩阵,继而用Newton-Raphson算法求解u。 其次,介绍了模糊控制的基本理论和模糊前馈解耦,给出了具体的解耦策略框图,提出了模糊解耦输出系数和模糊解耦作用系数,然后根据四容水箱的结构特点,列出两个等式,推导了这两个系数的计算方法使其可以进行在线计算。 最后进行了针对四容水箱机理模型的控制实验,并就控制结果进行了对比分析。实验结果表明,带有模糊解耦的神经网络预测控制得这种控制策略,在对具有多变量、强耦合以及时滞的四容水箱进行控制时取得了较好的效果。调节时间短,过程无明显震荡,终值稳定。设定点可调范围大且改变设定点时无需更改系统中任何参数,系统人工干预小,具有很强的鲁棒性。