神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆動(dòng)態(tài)控制作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制領(lǐng)域中一種重要的控制方法，通過建立對(duì)象的逆動(dòng)態(tài)模型從而實(shí)現(xiàn)對(duì)象輸出完全跟蹤給定輸入的理想控制策略，已廣泛應(yīng)用于機(jī)器人等系統(tǒng)控制中?；诙嗖筋A(yù)測(cè)、滾動(dòng)優(yōu)化與在線校正策略的預(yù)測(cè)控制具有很強(qiáng)的適應(yīng)性和魯棒性，它能夠根據(jù)被控對(duì)象未來(lái)時(shí)刻的期望輸出值和預(yù)測(cè)輸出值來(lái)確定一個(gè)較為優(yōu)化的控制序列。又由于被控對(duì)象的日趨復(fù)雜，因此利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)連續(xù)非線性函數(shù)的任意精度逼近特性對(duì)其實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)控制是一種必然趨勢(shì)。
把預(yù)測(cè)控制的思想和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆動(dòng)態(tài)控制的思想結(jié)合起來(lái)，用多步預(yù)測(cè)性能指標(biāo)函數(shù)去訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆動(dòng)態(tài)控制器的權(quán)值［1］，使整個(gè)系統(tǒng)具有預(yù)測(cè)控制的特點(diǎn)，比通常的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆動(dòng)態(tài)控制有快得多的響應(yīng)速度，有更好的響應(yīng)性能。在對(duì)被控對(duì)象建模的問題上，可以采用一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或多個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，即遞推多步預(yù)測(cè)和直接多步預(yù)測(cè)。遞推多步預(yù)測(cè)的缺點(diǎn)是由于系統(tǒng)辨識(shí)模型不可避免地存在誤差，在遞推多步預(yù)測(cè)中誤差會(huì)隨著遞推過程被放大，特別對(duì)于具有較大滯后的動(dòng)態(tài)非線性系統(tǒng)更為明顯［2］。本文采用直接多步預(yù)測(cè)作為預(yù)測(cè)模型，并與遞推多步預(yù)測(cè)進(jìn)行比較。
文獻(xiàn)［3］采用泰勒展開方法分別對(duì)上述兩種方法進(jìn)行誤差分析，得出在兩步預(yù)測(cè)情況下，直接多步預(yù)測(cè)比遞推多步預(yù)測(cè)誤差小，并可推廣至多步情況下。本文對(duì)在遞推多步預(yù)測(cè)及直接多步預(yù)測(cè)下的逆動(dòng)態(tài)控制方法進(jìn)行仿真，結(jié)果表明，直接多步預(yù)測(cè)控制較遞推多步預(yù)測(cè)更準(zhǔn)確。