基于曲線擬合預測模型的自適應逆控制研究

針對不確定滯后系統(tǒng)，提出一種基于曲線擬合預測模型的自適應逆控制方法。該方法
將預測思想引入自適應逆控制中，采用四階龍格庫塔法與GM（2,1）灰色模型相結(jié)合作為預測模型，用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡作為自適應逆控制器，并由預測誤差進行參數(shù)的在線自適應尋優(yōu)。
仿真結(jié)果表明，該方法具有很好的跟蹤效果和較強的魯棒性。
自適應逆控制用被控系統(tǒng)的逆模型作為控制器對系統(tǒng)的動態(tài)特性做開環(huán)控制，從而避免
了因反饋而可能引起的不穩(wěn)定問題；同時又能做到對系統(tǒng)動態(tài)特性的控制與對象擾動的控制分開處理而互不影響[1]。
目前，自適應逆控制以其眾多的優(yōu)點而成為一個活躍的研究領域。為此，人們正在進一
步嘗試將各種算法應用于自適應逆控制中去[2?10]。由于實際的被控系統(tǒng)存在滯后、干擾等不確定性因素，使得有時逆控制器的調(diào)整來不及跟上不確定性因素的變化，造成短時間內(nèi)控制品質(zhì)的下降，因此本文將預測思想引入自適應逆控制中，提出一種基于曲線擬合預測模型的自適應逆控制方法。該方法將四階龍格庫塔法與GM（2,1）灰色模型相結(jié)合作為預測模型，并對被控系統(tǒng)的輸出值進行預測；而模糊神經(jīng)網(wǎng)絡則實現(xiàn)被控系統(tǒng)的逆模型，將其作為控制器，并由預測誤差進行參數(shù)的在線自適應尋優(yōu)。將預測思想與自適應逆控制思想相結(jié)合，可有效克服滯后、干擾等不確定性因素對系統(tǒng)的影響。仿真結(jié)果表明，該方案具有很好的跟蹤效果和較強的魯棒性。