RBF神经网络在非线性系统多步预测控制中的应用

"本文提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络的多步预测控制方法，适用于处理具有较强非线性的控制系统。通过构建多步预测模型，并利用Levenberg-Marquardt (L-M)算法进行滚动优化，实现了对预测误差的反馈校正，确保了控制系统的稳定性。" 在非线性控制系统中，传统的控制策略往往难以达到理想的控制效果，因为非线性系统的动态特性使得系统的响应复杂多变。RBF神经网络因其强大的非线性映射能力和快速的学习能力，常被用于建模这类系统。RBF神经网络的结构包括输入层、隐藏层和输出层，其中隐藏层节点使用径向基函数作为激活函数，能够有效逼近各种复杂的非线性关系。 多步预测控制是一种前瞻性的控制策略，它不仅考虑当前状态，还考虑到未来的系统行为。在此方法中，首先建立一个RBF神经网络模型来预测系统未来的输出，然后基于这些预测结果生成控制序列。预测误差关于控制序列的雅可比矩阵的计算是关键步骤，它有助于理解误差如何随控制输入的变化而变化，从而指导优化策略的设计。 文章中提到的滚动优化策略是通过L-M算法实现的，这是一种结合了梯度下降法和高斯-牛顿法的优化算法，特别适合于处理带有病态条件或大规模数据的问题。在控制过程中，L-M算法不断调整控制输入，最小化预测误差，以达到最佳控制效果。 反馈校正是多步预测控制中保证系统稳定性的关键环节。通过误差修正参考输入，可以及时调整控制信号，使系统能够对扰动或不确定性做出反应，从而保持系统的稳定性。作者通过仿真验证了所提出的控制方法的有效性，证明了在非线性系统中，这种方法能实现较好的控制性能。 该文提出的RBF神经网络多步预测控制策略为解决强非线性系统的控制问题提供了一种新的途径。通过RBF网络的非线性建模、多步预测、滚动优化以及反馈校正，该方法能在不确定性和非线性环境下实现有效的控制，对于实际工程应用具有重要的理论和实践意义。