递归模糊神经网络的非线性广义预测控制策略

本文探讨了一种创新的控制策略，即在2012年提出的"一种递归模糊神经网络的广义预测控制方法"。该研究主要集中在如何利用递归模糊神经网络(RFNN)来增强非线性系统控制的性能。RFNN通过引入向量调节层，显著提升了网络处理输入信息的能力，这层结构允许网络更好地捕捉和处理复杂输入特征，使得网络能够更加精确地模拟和响应非线性系统的动态行为。 核心思想是首先设计了一个基于RFNN的非线性系统的离散数学多步模糊预测模型，这个模型能够对系统的未来输出进行预测。预测控制算法随后被应用于这个模型，以生成适应性的控制策略，旨在减少系统误差并提高控制精度。这种方法的一个关键优势在于其广义预测控制特性，这种特性使得算法具有良好的鲁棒性和抵抗系统滞后的能力，这对于工业过程控制中的实时应用尤其重要。 然而，传统的广义预测控制算法主要针对线性系统，对于非线性系统，尤其是具有强烈非线性特性的复杂工业系统，可能存在局限。作者通过将非线性系统在工作点附近进行局部线性化的方法进行了改进，但这种方法可能无法应对大规模在线计算的需求，而且对于强烈的非线性，控制效果可能会受限。 模糊神经网络的引入为解决这些问题提供了新思路，因为它们具备模糊推理和学习能力，能够有效处理非线性问题。文中构建的T-S递归模糊神经网络通过反馈连接利用先验信息，而向量调节层的添加则使得网络规则更具灵活性，能够更精确地反映输入数据的特征。这种结构的融合使得模糊预测模型更为精确，进而提高了整个控制系统的性能，包括更高的控制精度和一定的抗干扰能力。 文章的研究背景是基于山西省自然科学基金的资助，接收日期为2011年10月9日，显示出研究者对该领域前沿技术的关注和投入。这篇文章提供了一种创新的方法来提升非线性系统控制的效率和稳定性，对于理解和优化现代工业过程控制系统具有重要的理论价值和实践意义。