1、自適應逆控制是一種分別處理這三種任務的控制方法.首先,對象是穩(wěn)定的,對象不穩(wěn)定的可以進行鎮(zhèn)定.其次,對象是使用前饋控制器來控制的;第三,擾動控制器用來消除對象的干擾.自適應濾波器既可以作為控制器又可以作為擾動消除器,然后自適應算法分別優(yōu)化使之達到各自的最優(yōu)控制.具體地說,自適應逆控制是用被控對象傳遞函數的逆作為串聯(lián)控制器來對系統(tǒng)的動態(tài)特性作開環(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)特性的控制與對象優(yōu)動的控制

2、分開處理而互不影響.這是一個十分可貴的特點.且該控制器是自適應的,并將其調節(jié)到使對象及其控制器的總體動態(tài)響應達到最優(yōu).在其中使要用的反饋的,但反饋僅限在自適應過程本身采用.和傳統(tǒng)的控制不一樣,自適應逆控制采用反饋不是為了控制系統(tǒng)中的信號流動,而是用于控制系統(tǒng)中的可變參數.以前自適應逆控制的研究主要集中于運用信號處理的方法尤其Wiener濾波器理論來建模與控制.這種方法對于研究線性系統(tǒng)來說是相當成功的.但對于非線性系統(tǒng)來說,還用這種方法來

3、研究其效果不是太理想.尤其對于某類不能用精確數學模型描述的對象,其逆模型用傳統(tǒng)的方法難以建立.而神經網絡本質的并行結構在處理實時性要求高的自動控制領域中所顯示出的極大的優(yōu)越性使得逆控制在控制系統(tǒng)和調節(jié)器的設計中得到進一步發(fā)展.作者把神經網絡在非線性系統(tǒng)建模與控制中的優(yōu)點引入自適應逆控制中來.從而提出一種基于對象—正模型—逆模型建模的神經網絡自適應逆控制系統(tǒng)結構.我們采用基于BP算法的前饋神經網絡構造對象辨識器和逆控制器.經過針對不同的對