摘 要： 為了改善針對一般非線性離散時間系統的控制性能，引入“擬偽偏導數”概念，給出了一般非線性離散時間系統沿迭代軸的非參數動態線性化形式，并綜合BP神經網絡以及模糊控制各自的優點，提出了基于BP算法無模型自適應迭代學習控制方案。仿真結果表明，該控制器對模型有較強的魯棒性和跟蹤性。
關鍵詞： BP算法；無模型自適應控制；迭代學習；擬偽偏導數
針對設計部分依賴、不完全依賴和不依賴受控系統數學模型的控制系統，國內外控制理論界做了多年的努力，發展了許多理論和方法。例如專家系統、模糊控制[1]、神經網絡、多模型方法等。最近無模型自適應控制理論得到了廣泛的應用，該控制器的設計和分析不需要已知系統的任何知識，僅依賴于系統的輸入輸出數據，與模型結構、系統階數均無關。
迭代學習控制(ILC)可利用以前操作的信息修正當前控制行為,提高控制性能，可以實現有限時間區間上的完全跟蹤任務，近十幾年來得到了廣泛的研究[2]。池榮虎將非參數自適應控制（NP-AC）的基本思想和分析手段引入到學習過程中，提出了一種新的無模型自適應迭代學習控制方案（MF-AILC）[3，4]。考慮如下一般非線性離散時間SISO系統：
這種控制方案只需系統的輸入輸出數據，與系統的模型結構、系統階數無關。
神經網絡是借鑒于生物神經網絡而發展起來的新型智能信息處理系統，可作為一般的函數估計器，有較強的自學習、自組織與自適應性，能夠用數理方法從信息處理的角度對人腦神經網絡進行抽象，并建立某種簡化模型。模糊邏輯則模仿人腦的邏輯思維機理，用于處理模型未知或不精確的控制問題,對非線性系統控制簡單、有效。二者各有所長，具有互補性。模糊神經網絡將神經網絡與模糊邏輯[5]相結合，這種結合給智能系統提供了一個新的研究方向[6]。
根據系統的運行狀態，調整控制器的參數-擬偽偏導數θ(k，t)，以達到某種性能指標的最優化，使輸出層的輸出對應于擬偽偏導數θ(k，t)，通過神經網絡的自身學習、加權系數調整，使其穩定狀態對應于某種最優控制律下的無模型自適應控制器的參數。引入模塊模糊量化法，系統的狀態變量進行歸檔模糊量化和歸一化處理。利用模糊控制的魯棒性和非線性控制作用，對神經網絡NN的輸入進行預處理，避免了當神經網絡用Sigmoid函數或雙曲正切函數時，由于輸入過大易導致輸出趨于飽和使得對輸入不再敏感。
2 算法實現
2.1 BP神經網絡
三層BP神經網絡，有M個輸入節點、Q個隱層節點、一個輸出節點，輸出節點對應無模型自適應迭代學習控制器的逆為偏導數θ(k，t)，輸出層和隱層的神經元的激勵函數可取正負對稱的Sigmoid函數。
BP網絡的前向計算和加權系數修正迭代算法如下：
輸入節點對應經模糊量化處理后的系統狀態變量：
本文將BP神經網絡、模糊理論及無模型自適應迭代學習相結合，構造出了一種基于BP神經網絡的模糊無模型自適應迭代學習控制器。該控制器綜合了三者的優點，利用有著較強的非線性逼近性的BP神經網絡學習逆偽偏導數。文章提出的控制方案，不需要已知系統的任何先驗知識，是一種無模型的方法，而且迭代學習控制律的學習增益僅依賴于系統的輸入輸出數據設計，并可沿學習軸迭代地更新。仿真結果表明了該控制方案的有效性。
參考文獻
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