智能預(yù)測(cè)控制策略研究及應(yīng)用.pdf

1、預(yù)測(cè)控制是一種基于模型的先進(jìn)控制技術(shù),它產(chǎn)生于20世紀(jì)70年代中后期,它能夠克服受控對(duì)象建模誤差以及外界干擾等不確定因素的影響,有效地彌補(bǔ)了現(xiàn)代控制理論對(duì)復(fù)雜受控對(duì)象的一些不足之處。因此一經(jīng)產(chǎn)生,預(yù)測(cè)控制便成為了控制理論界和工業(yè)控制界的一個(gè)熱門話題,并且在工業(yè)過程控制中得到了廣泛的應(yīng)用。
　　 近年來,非線性系統(tǒng)的控制得到了越來越多的關(guān)注,這主要是因?yàn)榇蠖鄶?shù)的實(shí)際系統(tǒng)本質(zhì)上都是非線性系統(tǒng),而現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)都要求控制系統(tǒng)具有更為嚴(yán)格

2、的控制指標(biāo),能夠更為準(zhǔn)確地處理被控系統(tǒng)的非線性特性。
　　 雖然預(yù)測(cè)控制在工業(yè)過程控制中有著成功的應(yīng)用,但其大多仍是基于線性模型。而現(xiàn)實(shí)生產(chǎn)過程中遇到的大多數(shù)控制系統(tǒng)都是非線性控制系統(tǒng),對(duì)于這樣的一些非線性控制系統(tǒng),由于控制系統(tǒng)本身的復(fù)雜性和不可預(yù)知性,從而使得尋找一種具有一般性的、統(tǒng)一的非線性預(yù)測(cè)控制方法比較困難。
　　 進(jìn)入20世紀(jì)90年代以來,智能控制的研究成果大量涌現(xiàn),一些智能算法被人們提出,并應(yīng)用于實(shí)際過程中,

3、為一些復(fù)雜系統(tǒng)的控制提供了新的方法和思路。
　　 本文圍繞著預(yù)測(cè)控制的基本組成部分:預(yù)測(cè)模型、反饋校正、滾動(dòng)優(yōu)化,對(duì)非線性系統(tǒng)的預(yù)測(cè)控制方法進(jìn)行了深入的研究和探討,并將其應(yīng)用于中和反應(yīng)PH值的控制中,給出了相應(yīng)的研究成果。
　　 本文主要研究了以下幾個(gè)方面的內(nèi)容:
　　 研究了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型,并且針對(duì)其收斂速度慢,容易陷入局部最小點(diǎn)等缺點(diǎn),本文設(shè)計(jì)了一種基于粒子群和BP混合算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),驗(yàn)證其更適合于非線