星‏力捕‏鱼算法这个有懂得

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2021-06-10 20:56 标签：

随着以5G技术及人工智能AI为代表的噺技术时代的到来,社会的方方面面都将迎来重大的变革,传统的控制工业同样面临冲击.倒立摆原理应用于各类控制工业,但在传统的4G模式下,过高的时延导致摆起到稳态的时间过长,而随着超低时延的5G技术的应用,起摆到稳态用时会降低一个数量级.随着技术含量的提高,各种被控系统复雜度也越来越高,而传统控制手段如PID控制等的控制效果却越来越力不从心.从上世纪70年代以来,工业过程控制中的一种以计算机快速计算为手段,建立在被控对象模型辨识基础上的预测控制理论,在新时代5G等新技术支持下,表现出强大的工业适应力.本文研究与分析一种基于神经网络的预測控制方法,同时对预测控制的背景与意义,基础原理与思想及现状进行了分析与论述.具体内容如下:本文首先梳理了预测控制的发展背景与现狀,对预测控制的基础理论进行了阐述,介绍了几种当下流行的预测控制方法.针对非线性系统被控对象,本文使用神经网络模型预测控制方法即基于ELM-RBF神经网络对被控对象进行辨识并构建预测模型,同时使用Levenberg-Marquardt方法在预测控制滚动优化环节对目标约束进行优化求解.为了弥补ELM-RBF神经网络初值難以确定及LM算法过于依赖开始点的缺陷,本文使用一种经过改进的思维进化算法即NMEA对其分别进行优化.NMEA算法由MEA算法经小生境技术和漂移聚类算法思想加以改进而得到.最后,本文使用一种典型的非线性系统即连续搅拌反应釜(CSTR)作为被控对象,使用的基于NMEA-RLM-RBFNN辨识出预测模型,LM-NEMA算法作为滚动优化階段目标函数求解算法的预测控制方法对CSTR系统的反应物输出浓度进行控制.在Matlab/Simulink仿真平台上搭建CSTR模型,并设计仿真实验以验证该预测控制方法的控制效果.实验表明本文使用的神经网络模型预测控制方法在CSTR系统反应物浓度输出控制上表现出良好的控制效果.

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