【摘 要】
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针对四容水箱系统的多变量、大时滞、非线性及强耦合等特性，采用了小波神经网络广义预测控制（WNNGPC）策略。利用小波神经网络良好的函数逼近能力，对系统被控对象进行辨识，得到控制
【机 构】
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哈尔滨理工大学自动化学院,深圳科陆电子科技股份有限公司
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针对四容水箱系统的多变量、大时滞、非线性及强耦合等特性，采用了小波神经网络广义预测控制（WNNGPC）策略。利用小波神经网络良好的函数逼近能力，对系统被控对象进行辨识，得到控制系统的预测模型，再结合广义预测控制良好的控制性能，达到对四容水箱系统的稳定控制。在系统辨识的过程中，采用的是改进的BP 学习算法，这一算法能够快速平稳地修正网络权值和阈值，使预测输出平滑地趋近期望输出。在解决系统的耦合问题上，利用了模糊控制的通用逼近性，设计了模糊前馈补偿解耦。基于模糊补偿解耦的WNNGPC对四容水箱进行控制实验，并
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