一種自構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)模控制方法

2014年12月05日14:35:36 本網(wǎng)站我要評論(2)字號：T | T | T

關(guān)鍵字：

摘　　　要：針對非線性過程，提出了一種基于自構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)模控制方法（ＩｎｔｅｒｎａｌＭｏｄｅｌＣｏｎｔｒｏｌ，ＩＭＣ）。采用自構(gòu)建算法實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)和參數(shù)學(xué)習(xí)，在被控過程內(nèi)部模型和控制器模型的辨識過程中，該網(wǎng)絡(luò)能夠根據(jù)給定的判定條件自動增加神經(jīng)元節(jié)點，以滿足辨識精度的要求；為了防止網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)過擬合，基于靈敏度方法對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱層節(jié)點進(jìn)行修剪刪除；網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)學(xué)習(xí)采用梯度下降法。自構(gòu)建算法可以有效地避免普通神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)模控制

方案中網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)難以確定的問題，仿真結(jié)果表明，該控制系統(tǒng)有良好的跟蹤性、魯棒性和抗干擾性。

關(guān)　鍵　詞：自構(gòu)建；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；靈敏度；內(nèi)模控制

１　引　言

內(nèi)模控制是一種基于過程數(shù)學(xué)模型的控制方法，過程模型與逆模型的獲取是內(nèi)模控制設(shè)計的關(guān)鍵。由于實際工業(yè)過程往往存在非線性特性，難以獲得精確的數(shù)學(xué)模型。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)因其具有任意逼近非線性的能力而成為了一種有效的建模方法，且與內(nèi)模控制相結(jié)合，進(jìn)一步豐富了非線性系統(tǒng)的控制方法［１３］。然而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模仍存在許多不足之處，如網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)難以確定，復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)將使學(xué)習(xí)收斂速度變得緩慢，歸納性變差；過簡的結(jié)構(gòu)又易造成學(xué)習(xí)能力降低，這些不足較終會影響控制系統(tǒng)的性能。

針對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)難以確定的不足，一些學(xué)者提出了關(guān)于ＢＰ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)［４］、小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)［５］、模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)［６９］、模糊小腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)［１０］的結(jié)構(gòu)改進(jìn)方法，采用動態(tài)變結(jié)構(gòu)的思想，有效地改善了網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和系統(tǒng)辨識、控制性能。

本文針對非線性過程提出一種基于自構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)模控制方法，利用自構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立和自適應(yīng)調(diào)整非線性過程模型和控制器模型，實現(xiàn)了辨識網(wǎng)絡(luò)和控制器網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的在線調(diào)整。理論分析和仿真結(jié)果表明，所提出的方法具有快速跟蹤輸入、無超調(diào)等良好特性，并且能在系統(tǒng)受到干擾或被控過程參數(shù)發(fā)生變化時，仍然具有較好的自適應(yīng)性和魯棒穩(wěn)定性。

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一種自構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)模控制方法

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