基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測控制的混沌運動的研究.pdf

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1、2010年8月中國制造業(yè)信息化第39卷第15期基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測控制的混沌運動的研究閏慶華，韓保紅，王民全，程兆剛，陶辰立(軍械工程學(xué)院力學(xué)教研室，河北石家莊050003)摘要：為了實現(xiàn)混沌運動的控制，應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測控制的策略。首先通過系統(tǒng)辨識建立要控制的混沌系統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并設(shè)計出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測控制器，然后通過該控制器對混沌運動進(jìn)行預(yù)測控制，使混沌吸引子中的不穩(wěn)定周期軌道被鎮(zhèn)定到不動點。最后借助MAT平臺進(jìn)行數(shù)字仿真，結(jié)果表明該控制方法對混沌控制是有效的。關(guān)鍵詞：模型預(yù)測；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；混沌控制；MAT

2、中圖分類號：TP13文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號：1672—1616(2010)15—0030一O420世紀(jì)90年代，Ott，Grebogi和Yorke首次提制中具有很強(qiáng)的全局逼近能力，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測出混沌控制方法?1，此后國際上對混沌控制方法控制正是利用這一優(yōu)點。應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行混沌及其實驗的研究迅猛發(fā)展，有關(guān)控制混沌的成果不運動控制時，通常需要2個步驟：第1步是進(jìn)行混斷出現(xiàn)，且在一些實例中得到了成功的應(yīng)用?；煦玢缦到y(tǒng)辨識；第2步是進(jìn)行控制系統(tǒng)設(shè)計?？刂浦饕笇⒒煦鐮顟B(tài)鎮(zhèn)定到不動點，或者引導(dǎo)至1．1混沌系統(tǒng)辨識期望的

3、周期軌道。目前提出的混沌控制方法有很神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型控制中需要設(shè)計一個描述多，包括連續(xù)反饋控制法、自適應(yīng)控制法、基于系統(tǒng)混沌系統(tǒng)動態(tài)行為的預(yù)測模型，利用此模型對混沌變量的脈沖反饋法、外力一反饋控制法以及傳遞和系統(tǒng)進(jìn)行離線系統(tǒng)辨識。利用MATL軟件中轉(zhuǎn)移控制混沌運動等。混沌學(xué)研究特別是混沌控提供的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱[，可以方便地設(shè)計出合制和同步研究具有誘人的應(yīng)用前景，可以預(yù)見在電適的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。通常對于混沌系統(tǒng)，由于其具子學(xué)、保密通信、密碼學(xué)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等領(lǐng)域中，都有很大的應(yīng)用潛力。有強(qiáng)的非線性和復(fù)雜性，選擇徑向基(RB

4、F)函數(shù)網(wǎng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以其強(qiáng)大的非線性映射能力和學(xué)習(xí)絡(luò)比BP網(wǎng)絡(luò)更有優(yōu)勢，表現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)速度更能力，能夠?qū)崿F(xiàn)對非線性系統(tǒng)高精度的逼近，可以快，函數(shù)逼近能力更強(qiáng)。解決實際應(yīng)用中常規(guī)方法難以處理的問題，因此神利用所設(shè)計的模型可對混沌系統(tǒng)進(jìn)行離線辨經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在預(yù)測、系統(tǒng)識別、自動控制和信號檢測等識，即訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的過程。系統(tǒng)辨識過程的原多個領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用I2j。利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特別理[]如圖1所示。其中為控制信號，Y。為期適合于非線性函數(shù)擬合與系統(tǒng)辨識的特點，把神經(jīng)望響應(yīng)，Y為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)響應(yīng)。訓(xùn)練過程為：對混沌網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于混沌運動

5、的控制中，相繼提出了一些基系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型施加各種輸入信號，一般為隨于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混沌系統(tǒng)的控制方法，能夠?qū)τ嘘P(guān)混機(jī)輸入信號，求混沌系統(tǒng)輸出和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型輸出沌運動實施有效的控制。本文采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測誤差，將此誤差作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練信預(yù)測控制混沌運動的控制策略，通過離線辨識建立號，依據(jù)學(xué)習(xí)規(guī)則進(jìn)行反復(fù)、多批量的學(xué)習(xí)，直到神混沌系統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型，設(shè)計神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能夠高精度逼近混沌系統(tǒng)為止。預(yù)測控制器，并將該控制器應(yīng)用于VanderPol混沌運動的控制l引，以期將不穩(wěn)定的混沌吸引子控制到不動點

6、，或誘導(dǎo)到周期軌道。1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測控制原理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在非線性系統(tǒng)的辨識和動態(tài)系統(tǒng)控圖1混沌系統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型辨識過程框圖收稿日期：2010—03—23作者簡介：國慶華(1985一)，男，山東金鄉(xiāng)人，軍械工程學(xué)院碩士研究生，主要研究方向為機(jī)械系統(tǒng)動力學(xué)分析與控制。·控制策略研究·閆慶華韓保紅王民全等基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測控制的混沌運??3100000圖2的輸入(Input)為用于混沌系統(tǒng)辨識4的3輸2輸入O，預(yù)測∞其未呢來捫輸0出的叫功能。滾動優(yōu)化是混沌控入樣本數(shù)據(jù)，輸出(PlantOutput)為用于混沌系統(tǒng)制優(yōu)化器

7、的核心算法，采用有限時域的輸出優(yōu)化，辨識的輸出樣本數(shù)據(jù)，將樣本數(shù)據(jù)導(dǎo)入設(shè)計的神經(jīng)結(jié)合模型的輸入和輸出，得出簡便的在線控制律。網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型，就可以進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，得到圖2中優(yōu)化目標(biāo)是基于各個時刻的局部優(yōu)化指標(biāo)，適于非誤差(Error)及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出(NNOutput)的訓(xùn)練線性時變系統(tǒng)的控制。結(jié)果。從訓(xùn)練誤差曲線來分析，訓(xùn)練后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型能夠高精度地逼近VanderPol混沌系統(tǒng)。若要進(jìn)一步提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型的精度，可用多組訓(xùn)練樣本進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，也可選擇不同的訓(xùn)練函數(shù)進(jìn)行對比l7l。InputPlantOu~u

8、t圖3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測控制框圖具體控制過程如圖3所示，混沌控制器由混沌控制優(yōu)化器和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型2部分組成。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測混沌系統(tǒng)在指定時間內(nèi)的模型響應(yīng)，應(yīng)用滾動最優(yōu)化算法進(jìn)行預(yù)測，從而確定控制5001000信號，并將控制信號輸出到被控制的混沌系統(tǒng)中。Error最優(yōu)化性能函數(shù)如下：I=(Y(t+J)一Y(t+J))+IJN1』D((t+J一1)一“(t+