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前向神经网络控制理论研究及其应用

郭艳兵  
【摘要】: 非线性系统广泛存在于自然界。由于经典和现代控制方法存在一个共同的局限性:就是要求预先知道被控对象的数学模型,但实际上许多对象具有复杂的不确定性和时变性;此外还具有复杂的非线性。虽然在控制理论中有系统辨识的手段,但是对于非线性时变系统尚无成熟的和系统的辨识理论与方法,要实行有效的实时控制就很难了。人工神经元网络有表示任意非线性关系和自学习等能力,给解决这些问题提供了新思想和新方法。 本课题主要针对前向神经网络——BP网络理论与控制器设计进行研究。首先重点对BP网络的结构和学习算法进行了深入研究,揭示了动量因子与网络收敛速度、收敛精度之间的关系,并提出了一种改进的算法。然后研究了采用自适应学习率BP网络的辨识方法,仿真说明其可以自适应地跟踪辨识被控对象。在此基础上,基于补偿控制思想,利用神经PID对传统PID进行补偿,设计了一种混合PID控制器;神经网络与自校正控制的结合,使得自校正方法能对非线性系统实现比较理想的控制效果;利用模糊控制与神经网络控制各自的优点,提出了一种基于快速BP算法的神经网络自适应模糊控制器,能够对系统进行在线控制。最后将混合PID控制应用于H型钢连轧机张力系统中,实现微张力控制,仿真结果说明其较传统PID具有更好的性能,同时也为其它类似系统的控制提供一些参考。


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