本文關(guān)鍵詞：LM優(yōu)化算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)控制在非線性系統(tǒng)中的研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著時(shí)代的進(jìn)步,科技水平有了迅速提升,工業(yè)生產(chǎn)過程更加復(fù)雜化,對(duì)控制器的控制精度也提出了更高的要求。在如此嚴(yán)峻的工業(yè)環(huán)境下,PID控制等傳統(tǒng)方法的控制能力稍顯薄弱,而預(yù)測(cè)控制表現(xiàn)出強(qiáng)大的工業(yè)適應(yīng)性,并逐漸確立其在工業(yè)控制中的地位。預(yù)測(cè)控制可根據(jù)當(dāng)前情況動(dòng)態(tài)修改預(yù)測(cè)模型,尤其在控制對(duì)象具有多輸入多輸出、非線性、時(shí)變和大純滯后等特點(diǎn)時(shí),控制效果與控制精度的優(yōu)勢(shì)表現(xiàn)更為突出。本文以非線性系統(tǒng)作為預(yù)測(cè)控制的研究對(duì)象,對(duì)其相關(guān)背景、結(jié)構(gòu)理論及工業(yè)應(yīng)用現(xiàn)狀等進(jìn)行闡述與分析。本文首先對(duì)預(yù)測(cè)控制的研究背景與現(xiàn)狀做出分析,介紹其基本原理、穩(wěn)定性和魯棒性等性能,列舉了預(yù)測(cè)模型的幾種典型的建模方法。當(dāng)被控對(duì)象為非線性系統(tǒng)時(shí),重點(diǎn)對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)控制預(yù)測(cè)模型精度不高和滾動(dòng)優(yōu)化求解困難提出了相關(guān)的改進(jìn)方法。具體內(nèi)容如下:依據(jù)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在強(qiáng)非線性時(shí)可以逼近任何對(duì)象的能力將其選為模型辨識(shí)方法。針對(duì)其易陷入局部極小值、收斂速度慢等缺點(diǎn),提出一種以思維進(jìn)化算法和LM算法相結(jié)合的LM-MEA優(yōu)化算法對(duì)其權(quán)值和閾值進(jìn)行優(yōu)化。LM-MEA算法利用了思維進(jìn)化算法中模擬人類思維過程的思路和在趨同、異化操作方法下表現(xiàn)出來的求解速度快、計(jì)算精度高的優(yōu)點(diǎn)對(duì)LM算法過于依賴初值的缺點(diǎn)進(jìn)行了改進(jìn)。通過標(biāo)準(zhǔn)函數(shù)測(cè)試表明LM-MEA算法具有較好的尋優(yōu)性能。對(duì)非線性對(duì)象進(jìn)行建模預(yù)測(cè)與仿真實(shí)驗(yàn),證明基于LM-MEA算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型精度、抗干擾能力和適應(yīng)能力均有所提升。針對(duì)滾動(dòng)優(yōu)化環(huán)節(jié),將LM算法與粒子群算法相結(jié)合的提出一種LM-PSO優(yōu)化算法。LM-PSO算法利用了PSO算法的全局收斂速度快和LM算法在靠近局部極小值時(shí)搜索精度高的優(yōu)點(diǎn),克服了LM算法過于依賴初值和PSO算法容易陷入局部極值的缺點(diǎn)。同樣將該算法經(jīng)過測(cè)試函數(shù)驗(yàn)證,證明具有良好的尋優(yōu)性能。選取非線性系統(tǒng)作為研究對(duì)象,以BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為模型辨識(shí)方法,將LM-PSO算法用于求解滾動(dòng)優(yōu)化環(huán)節(jié)中目標(biāo)函數(shù)的最優(yōu)控制量,并與其他算法相對(duì)比。通過仿真實(shí)驗(yàn)證明LM-PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)控制方法提升了綜合控制性能。最后,將以LM-MEA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為預(yù)測(cè)模型、LM-PSO算法為滾動(dòng)優(yōu)化策略的預(yù)測(cè)控制方法應(yīng)用到CSTR的反應(yīng)物濃度AC的控制求解過程中。通過實(shí)驗(yàn)表明該方法具有良好的跟蹤控制效果和抗干擾能力。
【關(guān)鍵詞】：非線性系統(tǒng) 預(yù)測(cè)控制 LM算法 思維進(jìn)化算法 粒子群算法 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【學(xué)位授予單位】：太原理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP18
【目錄】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-13
• 第一章 緒論13-19
• 1.1 課題研究背景13-14
• 1.2 研究現(xiàn)狀14-17
• 1.3 本文主要內(nèi)容17-19
• 第二章 基礎(chǔ)理論19-29
• 2.1 引言19
• 2.2 預(yù)測(cè)控制基本原理19-23
• 2.2.1 預(yù)測(cè)模型19-21
• 2.2.2 滾動(dòng)優(yōu)化21
• 2.2.3 反饋校正21-22
• 2.2.4 性能分析22-23
• 2.3 幾種典型的系統(tǒng)模型23-27
• 2.3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型23-24
• 2.3.2 支持向量機(jī)模型24-25
• 2.3.3 特殊非線性模型25-27
• 2.3.4 模糊模型27
• 2.4 小結(jié)27-29
• 第三章 LM算法及其改進(jìn)算法29-47
• 3.1 引言29
• 3.2 Levenberg-Marquardt算法29-33
• 3.2.1 LM算法基本原理30-32
• 3.2.2 LM算法步驟32
• 3.2.3 LM算法收斂性判定32-33
• 3.3 LM-MEA優(yōu)化算法33-37
• 3.3.1 思維進(jìn)化算法33-35
• 3.3.2 LM-MEA算法35-37
• 3.4 LM-PSO優(yōu)化算法37-41
• 3.4.1 粒子群算法37-39
• 3.4.2 LM-PSO優(yōu)化算法39-41
• 3.5 仿真研究41-46
• 3.6 小結(jié)46-47
• 第四章 基于改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型辨識(shí)47-59
• 4.1 引言47
• 4.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)47-51
• 4.2.1 基本結(jié)構(gòu)47-48
• 4.2.2 計(jì)算步驟48-51
• 4.3 LM-MEA算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)51-52
• 4.4 仿真研究52-56
• 4.5 本章小結(jié)56-59
• 第五章 LM-PSO算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的非線性系統(tǒng)預(yù)測(cè)控制59-75
• 5.1 引言59
• 5.2 基于LM-PSO算法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)控制59-60
• 5.3 仿真研究60-66
• 5.4 應(yīng)用于CSTR66-74
• 5.4.1 連續(xù)攪拌反應(yīng)釜67-68
• 5.4.2 仿真研究68-74
• 5.5 本章小結(jié)74-75
• 第六章 工作總結(jié)與展望75-77
• 6.1 研究結(jié)論75-76
• 6.2 工作展望76-77
• 參考文獻(xiàn)77-83
• 致謝83-85
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文85

【相似文獻(xiàn)】

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