基于神经网络优化的迭代学习控制方法的研究及应用

摘要

聚合反应的动态特性具有时变性、非线性等特点,应用传统的控制方法已不能满足实际的控制要求,且达不到需要的控制精度,急需提出一种先进的控制方法.本文提出了一种新的基于神经网络优化的迭代学习控制方法,介绍了由迭代学习控制理论设计迭代学习控制器,提出用神经网络对控制器参数进行优化计算,找出最优的学习增益;并将该方法应用于ABS树脂聚合反应过程的温度控制中,仿真结果表明了该方法的有效性,且能在较少的迭代次数下,以最快的收敛速度、较高的跟踪精度逼近期望轨迹.