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《基于神經(jīng)模糊技術(shù)的非線性系統(tǒng)自適應(yīng)控制策略研究》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、上海大學(xué)碩士學(xué)位論文摘要隨著科學(xué)技術(shù)的不斷進(jìn)步和工業(yè)生產(chǎn)的不斷發(fā)展，各個(gè)領(lǐng)域?qū)ψ詣?dòng)控制系統(tǒng)的要求越來越高，使得控制系統(tǒng)變得更加復(fù)雜，加上被控對(duì)象通常具有復(fù)雜的多變量、嚴(yán)重的非線性、強(qiáng)耦合、大滯后、分布參數(shù)時(shí)變以及種類繁多的干擾等，使得傳統(tǒng)的基于數(shù)學(xué)模型的控制方法顯現(xiàn)出諸多的局限性。近年來，智能控制方法得到了廣泛的研究和應(yīng)用，作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊邏輯的融合技術(shù)的神經(jīng)模糊系統(tǒng)是智能控制研究的熱點(diǎn)之一，并且在過程建模與控制研究中己獲得一些可喜成果，但是其理論體系還遠(yuǎn)未完善、應(yīng)用探索也剛剛起步，尚有一些問題有待進(jìn)一步
2、探討，因此，對(duì)神經(jīng)模糊系統(tǒng)進(jìn)行深入的理論研究，并探討其在實(shí)際的工業(yè)工程中的應(yīng)用具有很大的意義。本文在總結(jié)了非線性系統(tǒng)控制和神經(jīng)模糊系統(tǒng)研究現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，從實(shí)際應(yīng)用的角度出發(fā)，著眼于研究新的基于神經(jīng)模糊技術(shù)的非線性系統(tǒng)自適應(yīng)控制方法及其應(yīng)用，提出了多種具有實(shí)際應(yīng)用價(jià)值或潛在應(yīng)用價(jià)值的基于神經(jīng)模糊系統(tǒng)非線性技術(shù)的自適應(yīng)控制方法，并將部分研究成果應(yīng)用于精溜過程和CSTR的優(yōu)化控制中，取得了良好的效果。本文在研究和開發(fā)過程中主要開展了以下工作：1)研究了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊邏輯的融合技術(shù)——神經(jīng)模糊系統(tǒng)，并提出了其結(jié)構(gòu)以
3、及參數(shù)辨識(shí)的算法。在理論研究的基礎(chǔ)上，將神經(jīng)模糊系統(tǒng)引入到單神經(jīng)元控制器的設(shè)計(jì)中，提出了一種基于神經(jīng)模糊模型的自適應(yīng)單神經(jīng)元控制器，并分別通過梯度下降法和李亞普諾夫方法對(duì)控制器參數(shù)進(jìn)行在線調(diào)節(jié)。然后，將提出的基于神經(jīng)模糊模型的自適應(yīng)單神經(jīng)元控制器用于化工生產(chǎn)中的精餾過程，并與傳統(tǒng)的PID控制器進(jìn)行比較。理論研究和仿真結(jié)果表明，基于神經(jīng)模糊模型的自適應(yīng)單神經(jīng)元控制器具有和傳統(tǒng)的PID控制器相似的結(jié)構(gòu)，因此簡(jiǎn)單易行，容易被現(xiàn)場(chǎng)操作人員采納，并且該控制器參數(shù)可以在線調(diào)節(jié)，具有較快的響應(yīng)速度。2)在前饋控制器設(shè)計(jì)思
4、想的啟發(fā)下，提出了一種基于神經(jīng)模糊系統(tǒng)的自適應(yīng)前饋．反饋控制系統(tǒng)。該控制系統(tǒng)首先把非線性過程用一個(gè)線性的ARX模上海大學(xué)碩士學(xué)位論文型和一個(gè)基于神經(jīng)模糊系統(tǒng)的線性化誤差模型(FNNM)組成的合成模型來近似，把線性化誤差模型的輸出看做可測(cè)量的“擾動(dòng)”，然后再引入前饋控制器，利用被控過程的輸入、誤差模型的輸出、線性ARX模型輸出和系統(tǒng)輸出值之間的誤差以及被控制過程的合成模型的梯度信息對(duì)控制器參數(shù)進(jìn)行在線調(diào)節(jié)，從而獲得較好的控制結(jié)果。最后，將提出的基于線性化誤差模型的自適應(yīng)控制系統(tǒng)用于簡(jiǎn)單不可逆放熱反應(yīng)的連續(xù)攪拌
5、型化學(xué)反應(yīng)器CSTR中，并和傳統(tǒng)的PID控制器進(jìn)行比較。仿真結(jié)果表明，這種基于神經(jīng)模糊系統(tǒng)的自適應(yīng)前饋一反饋控制器和PID控制器相比，能得到更快更好的控制效果。3)提出了一種基于線性化誤差模型的自適應(yīng)控制系統(tǒng)。該控制系統(tǒng)和基于神經(jīng)模糊系統(tǒng)的自適應(yīng)前饋．反饋控制系統(tǒng)具有類似的結(jié)構(gòu)，首先為非線性過程建立一個(gè)ARX模型與一個(gè)基于神經(jīng)模糊系統(tǒng)的線性化誤差模型組成的合成模型，然后再引入單神經(jīng)元控制器，利用線性ARX模型輸出和系統(tǒng)輸出值之間的誤差以及被控制過程的合成模型的梯度信息對(duì)控制器參數(shù)進(jìn)行在線調(diào)節(jié)，從而獲得較好的
6、控制結(jié)果。最后，將提出的基于線性化誤差模型的自適應(yīng)控制系統(tǒng)用于簡(jiǎn)單不可逆放熱反應(yīng)的連續(xù)攪拌型化學(xué)反應(yīng)器CSTR中，并和傳統(tǒng)的PID控制器進(jìn)行比較。仿真結(jié)果表明，這種基于線性化誤差模型的自適應(yīng)控制和PID控制器相比，具有更快的響應(yīng)速度。4)在上述理論研究的基礎(chǔ)上，將基于神經(jīng)模糊技術(shù)的非線性系統(tǒng)自適應(yīng)控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法和仿真研究的結(jié)果以軟件界面的形式展示出來，便于進(jìn)一步的研究或供他人學(xué)習(xí)。因此，研究了VB與MATLAB的混合編程方法，開發(fā)出了相應(yīng)的仿真演示學(xué)習(xí)軟件包。關(guān)鍵詞：非線性系統(tǒng)，神經(jīng)模糊系統(tǒng)，自適應(yīng)控制，
7、參數(shù)辨識(shí)，混合編程II上海大學(xué)碩士學(xué)位論文ABSTRACTWiththerapiddevelopmentofscienceandtechnology,morehigherandhigherdemansfromdifferentfieldshavemadeindustrialsystemoperationsmorecomplex．Moreoverthecontrolledsystemalwayspossessestheproperitiesofmulti—variables，nonlinearity,coup
8、ling，time—delay,distributedparametersanddisturbance．Thustheconventionalcontrollerdesignmethodsbasedonmathematicalmodelhassomelimitationinapplication．Recently，theintelligentcontrolhasattractedmuchattentioninth
