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基于神经网络的建模方法与控制策略研究

王俊国  
【摘要】:作为智能控制的重要分支,人工神经网络具有良好的非线性映射能力和高度的并 行信息处理能力,是解决非线性系统辨识与控制的一条新途径。为此,论文以非线性 液位和热交换过程为对象,研究了基于神经网络理论的建模方法和实时控制策略,提 出了几种神经网络辨识和控制方案,主要内容概括如下: ⑴给出了开放式过程控制系统的硬件结构,重点介绍了所开发的基于 Visual C++ 平台﹑Matlab 平台﹑LabWindows/CVI 平台的控制软件设计技术,分别给出了实时控 制效果。 ⑵对液位和热交换器的模型特性进行了分析,采用静态 BP 网络和动态 DRNN 网 络对两种非线性对象分别进行了模型辨识;实际的辨识结果说明,DRNN 网络更能逼 近实际的非线性动态过程,是理想的非线性模型辨识网络类型。 ⑶扩展线性化神经状态空间(ELNSS)模型是一种特殊的神经网络,具有回归神 经网络结构,论文分析了它的非线性特性,证明了参数训练过程的收敛性;将 ELNSS 模型用于液位和热交换过程的模型辨识,辨识时采用串-并联结构,利用 EKF 方法训 练模型参数;通过检验样本验证 ELNSS 模型具有较好的泛化能力,证明了 ELNSS 模 型对非线性系统辨识的有效性。 ⑷对遗传算法的收敛性进行了讨论;针对简单遗传算法易陷于局部次优解的不 足,提出了一种改进的自适应遗传算法,给出了交叉率和变异率自适应调整的计算公 式;将改进的遗传算法作为系统辨识的寻优方法训练 DRNN 网络的权值,通过热交换 器的模型辨识结果,说明采用遗传算法能提高神经网络模型的辨识精度。 ⑸将单神经元自适应PID控制﹑BP网络直接自适应控制﹑基于BP网络和DRNN 网络的 PID 自适应控制方案,分别应用于液位对象的实时控制,比较实际控制结果, 说明 DRNN 网络具有较好的处理动态问题的能力,能够实现具有最佳组合的 PID 自 适应控制;同时为消除参数初值对系统控制性能的影响,利用改进的遗传算法训练网 络,先求出一组权系数和 PID 参数作为初值,再进行自适应控制。实时控制结果验证 了此方法可使自适应控制系统的收敛速度加快,动态性能得到改善。 ⑹对于多变量系统,讨论了基于神经网络的静态解耦和动态解耦方法,指出了它 们的局限性;提出了两种基于解耦与控制的混合解耦方法,即神经元解耦控制和基于 遗传算法的 DRNN 网络 PID 解耦控制;混合解耦方法将解耦器和控制器设计成一个 I WP=5 混合系统,系统根据目标函数要求,完成包含对象在内的系统输入到输出的映射,使 输出跟踪期望的给定值,实现多变量系统解耦控制。同时针对一非线性多变量耦合系 统,分别进行了仿真试验研究,为多变量系统解耦控制的实施奠定基础。 ⑺针对热交换器在热量交换过程中因为扰动影响系统动态性能的情况,采用了前 馈-反馈结构的动态矩阵预测控制方案,通过对不可控扰动量进行前馈补偿,提高了 控制系统的抗干扰能力和稳态性能;同时针对非线性系统预测控制困难这一问题,提 出了基于神经网络非线性模型的 DMC 预测控制方法,对预测控制系统的稳定性也进 行了分析,并以热交换器为例分别进行了温度的预测控制实验,说明所提方法控制稳 定,系统稳态性能良好。


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