1. 本选题研究的目的及意义

随着工业自动化的快速发展，对控制系统的精度、稳定性和自适应性提出了越来越高的要求。

传统的控制方法，如pid控制，在处理复杂非线性系统、时变系统和不确定性系统时存在局限性。

预测控制作为一种先进控制策略，凭借其对未来系统行为的预测能力和优化控制性能，在工业过程控制领域展现出巨大潜力。

2. 本选题国内外研究状况综述

预测控制和径向基函数神经网络都是控制领域的研究热点，其结合的研究也取得了一定的成果。

1. 国内研究现状

国内学者在预测控制理论研究方面取得了丰硕成果，并在化工、电力、机械等领域取得了成功的应用。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

主要内容：1.径向基函数神经网络：深入研究径向基函数神经网络的拓扑结构、激活函数选择、学习算法以及网络性能分析方法。

2.预测控制理论：阐述预测控制的基本原理，包括预测模型、滚动优化和反馈校正机制，并研究不同预测控制算法的设计方法，分析其优缺点。

3.基于rbf神经网络的预测控制器设计：利用rbf神经网络构建非线性系统的预测模型，设计基于该模型的预测控制器，并研究控制器的参数整定方法，以优化控制性能。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、仿真实验和对比研究相结合的方法，具体步骤如下：
1.文献调研：查阅国内外相关文献，了解径向基函数神经网络、预测控制理论以及两者结合的研究现状，为本研究提供理论基础和参考依据。

2.理论研究：深入研究径向基函数神经网络的原理、结构、学习算法以及预测控制的基本原理、算法设计、约束处理等，为后续算法设计和仿真实验奠定理论基础。

3.算法设计：结合径向基函数神经网络和预测控制的优点，设计一种基于径向基函数神经网络的预测控制策略，确定控制器的结构、参数和学习算法。

5. 研究的创新点

1.提出一种基于改进型径向基函数神经网络的预测控制算法：针对传统径向基函数神经网络存在的结构设计问题，本研究将探索采用改进型径向基函数神经网络，例如利用进化算法优化网络结构或采用自适应学习算法，以提高网络的逼近能力和泛化能力，进而提升预测控制的精度和鲁棒性。

2.研究基于径向基函数神经网络的预测控制策略在复杂工业过程中的应用：针对传统预测控制方法难以处理复杂工业过程的难题，本研究将探索将基于径向基函数神经网络的预测控制策略应用于实际工业过程控制中，例如化工过程、电力系统等，并通过仿真或实验验证其有效性和优越性。

3.对比分析不同径向基函数神经网络结构和参数对控制系统性能的影响：针对径向基函数神经网络结构和参数选择对控制性能的影响，本研究将系统地对比分析不同网络结构、激活函数、学习算法以及参数设置对控制系统性能的影响，为实际应用提供理论依据和技术支持。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1. 刘金琨. 先进pid控制matlab仿真(第4版)[m]. 北京:电子工业出版社, 2016.

2. 韩敏. 预测控制[m]. 北京:国防工业出版社, 2018.

3. 王立新. 自适应控制[m]. 北京:清华大学出版社, 2019.