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文檔簡介
1、預(yù)測控制是控制理論中充滿活力的部分,近些年來,它與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的結(jié)合,更使其煥發(fā)出新的青春.該文在充分吸收前人研究成果的基礎(chǔ)上,做了以下幾個方面的工作:通過改進預(yù)測控制器的目標(biāo)函數(shù),將廣義預(yù)測控制器擴展為具有比例積分結(jié)構(gòu)的廣義預(yù)測控制器(PIGPC);并以算法進行了化簡,降低了計算量;進一步在預(yù)測步限后面更遠一段進行預(yù)測值的等式約束,推導(dǎo)了具有比例積分結(jié)構(gòu)的有約束后移步限控制器;仿真研究表明這現(xiàn)任中控制器對多變量系統(tǒng)控制具有良好的動態(tài)性
2、能.變尺度 求解無約束極植問題的一種有效方法,它既避免了計算二階導(dǎo)數(shù)矩陣及其求逆過程,又比梯度法的收斂速度快,該文將它應(yīng)用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值學(xué)習(xí)提出了變尺度二階快速網(wǎng)絡(luò)辨識算法,通過與BP算法的仿真比較,表明該算法收斂速度快,逼近精度高.將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與廣義預(yù)測控制相結(jié)合,根據(jù)泰勒逼近原理,提出了基于前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泰勒逼近預(yù)測自適應(yīng)控制器,仿真驗證了該控制器對非線性控制的有效性.將控制理論成果應(yīng)用于生活生產(chǎn)實踐是控制理論發(fā)展的最終目標(biāo).該文
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