基于RBF-ARX模型的预测控制在磁悬浮小球控制系统中的应用研究的中期报告.docx

基于RBF-ARX模型的预测控制在磁悬浮小球控制系统中的应用研究的中期报告
一、研究背景与研究目的
随着电气自动化技术的发展，磁悬浮控制技术已经成为现代控制领域的一个研究热点，具有广泛的应用前景。磁悬浮小球控制系统作为磁悬浮控制技术应用的一种重要形式，具有良好的性能和稳定性。
本文旨在研究基于RBF-ARX模型的预测控制在磁悬浮小球控制系统中的应用。通过对传统控制方法与预测控制方法的比较，探索预测控制方法在磁悬浮小球控制系统中的优势和不足之处，寻求提高控制系统的控制精度和稳定性的新的方法和途径。
二、研究内容
本文研究基于RBF-ARX模型的预测控制在磁悬浮小球控制系统中的应用。具体研究内容如下：
1.磁悬浮小球控制系统建模
本文将磁悬浮小球控制系统建模为一个非线性多变量系统，并利用ARX模型进行建模分析。
2.RBF神经网络建模
针对非线性多变量系统，本文采用RBF(径向基函数)神经网络进行建模。将得到的ARX模型与RBF神经网络进行整合，并进行预测控制。
3.控制系统设计与仿真分析
本文设定一系列实验，对预测控制与传统控制方法进行对比，并通过仿真分析研究控制系统的控制精度和稳定性等方面的性能。
三、预期成果
本文主要预期达到以下成果：
1）确定基于RBF-ARX模型的预测控制在磁悬浮小球控制系统中的应用的可行性和优势特点。
2）对比研究传统控制方法和预测控制方法的优劣，分析预测控制方法在磁悬浮小球控制系统中的应用前景。
3）通过仿真实验验证预测控制方法在磁悬浮小球控制系统中的有效性，提高控制系统的控制精度和稳定性。
四、研究计划
研究计划时间安排如下：
1.系统分析与建模（5周）
1.1研究文献调查与综述（1周）
1.2磁悬浮小球控制系统建模（2周）
1.3RBF神经网络建模（2周）
2.控制系统设计与仿真分析（8周）
2.1传统控制方法与预测控制方法的对比研究（2周）
2.2算法设计与编程实现（4周）
2.3仿真分析与参数优化（2周）
3.撰写论文与答辩（6周）
3.1论文初稿撰写（2周）
3.2论文修改与定稿（2周）
3.3答辩准备与答辩（2周）
总计：19周