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基于多步預測性能指標函數的神經網絡逆動態控制方法

270315 2008-12-20 | rar | 333 | 次下載 | 2積分

資料介紹

神經網絡逆動態控制作為神經網絡控制領域中一種重要的控制方法，通過建立對象的逆動態模型從而實現對象輸出完全跟蹤給定輸入的理想控制策略，已廣泛應用于機器人等系統控制中?；诙嗖筋A測、滾動優化與在線校正策略的預測控制具有很強的適應性和魯棒性，它能夠根據被控對象未來時刻的期望輸出值和預測輸出值來確定一個較為優化的控制序列。又由于被控對象的日趨復雜，因此利用神經網絡對連續非線性函數的任意精度逼近特性對其實現預測控制是一種必然趨勢。
把預測控制的思想和神經網絡逆動態控制的思想結合起來，用多步預測性能指標函數去訓練神經網絡逆動態控制器的權值［1］，使整個系統具有預測控制的特點，比通常的神經網絡逆動態控制有快得多的響應速度，有更好的響應性能。在對被控對象建模的問題上，可以采用一個神經網絡或多個神經網絡，即遞推多步預測和直接多步預測。遞推多步預測的缺點是由于系統辨識模型不可避免地存在誤差，在遞推多步預測中誤差會隨著遞推過程被放大，特別對于具有較大滯后的動態非線性系統更為明顯［2］。本文采用直接多步預測作為預測模型，并與遞推多步預測進行比較。
文獻［3］采用泰勒展開方法分別對上述兩種方法進行誤差分析，得出在兩步預測情況下，直接多步預測比遞推多步預測誤差小，并可推廣至多步情況下。本文對在遞推多步預測及直接多步預測下的逆動態控制方法進行仿真，結果表明，直接多步預測控制較遞推多步預測更準確。