遲滯非線性系統(tǒng)的神經網(wǎng)絡控制研究.pdf

1、遲滯具有多值映射、記憶性、和非光滑性特征。遲滯非線性系統(tǒng)中固有的遲滯特性，會使系統(tǒng)產生振蕩，降低系統(tǒng)的控制精度，甚至會導致系統(tǒng)不穩(wěn)定。所以，研究遲滯非線性系統(tǒng)的建模與控制問題具有理論意義。壓電陶瓷、記憶合金等智能材料構成的微執(zhí)行器具有控制精度高、穩(wěn)定性好等優(yōu)點而被廣泛應用于微電子制造、航空航天等重要領域。但是這些智能材料本身存在的遲滯特性，系統(tǒng)的性能會受到遲滯非線性的影響。所以研究遲滯非線性系統(tǒng)的控制同時具有工程意義。
　　神經網(wǎng)

2、絡能夠高度逼近非線性映射并且適應性非常強，所以在非線性系統(tǒng)中，已經廣泛運用神經網(wǎng)絡來建模及控制。為了達到消除遲滯非線性的目的，構造遲滯逆模型是最普遍的方案，把遲滯逆模型和遲滯非線性串聯(lián)在一起，以降低遲滯非線性對系統(tǒng)的不良作用。在遲滯控制方案中，因為遲滯的復雜性導致很多現(xiàn)有的先進控制算法不能對它理想地控制。內模控制（即 IMC）是一類新型控制方案，它在設計控制器時，必須首先得到過程的數(shù)學模型。由于設計起來較為簡易，控制性能比較好，同時在系

3、統(tǒng)分析方面存在很大優(yōu)勢，所以自提出之日起，內?？刂票闶艿娇刂平绲膹V泛關注。
　　論文的主要工作有：
　　1.針對遲滯非線性，構造神經網(wǎng)絡Hammerstein模型結構，通過把靜態(tài)遲滯子模型與線性動態(tài)子模型串聯(lián)來表述遲滯的非線性特性，并給出了此模型結構的權值優(yōu)化算法。這類模型具有很好的靈活性。
　　2.為了補償遲滯非線性，構建了遲滯的神經網(wǎng)絡逆模型。首先構造一個特殊的遲滯逆算子，此逆算子可反映出遲滯逆輸出的變化規(guī)律，通過

4、擴展遲滯逆輸入空間的方法把遲滯逆輸出對輸入的多值對應關系變?yōu)閱沃祵P系，然后用神經網(wǎng)絡逼近，從而得到遲滯的逆模型。這種方法使遲滯逆模型的在線更新不再困難，逆模型也更容易實現(xiàn)。
　　3.在對遲滯系統(tǒng)的控制方案中，引入基于逆模型的前饋-反饋PID控制與神經網(wǎng)絡的內模控制方案。本文采用的遲滯非線性的神經網(wǎng)絡內模控制方案構建2個神經網(wǎng)絡，一個作為被控對象模型，另一個作為IMC控制器。最后進行仿真實驗。通過與前饋-反饋PID控制方案的實驗