【摘 要】
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由于控制实践中的许多复杂的工业系统的数学模型很难精确建立，而且工业对象的结构和参数往往具有一定的不确定性，因此，应用经典控制理论和现代控制理论很难达到期望的控制指标。
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由于控制实践中的许多复杂的工业系统的数学模型很难精确建立，而且工业对象的结构和参数往往具有一定的不确定性，因此，应用经典控制理论和现代控制理论很难达到期望的控制指标。广义预测控制是有代表性的预测控制算法之一，并被广泛应用于工业过程中。本文在研究了广义预测控制原理、模糊神经网络和径向基函数神经网络理论的基础上，针对广义预测控制在线计算量大，不适用于非线性对象的特点，提出了基于模糊径向基函数神经网络模型的模糊神经网络广义预测控制，并对线性和非线性被控对象进行了仿真，仿真证明所提出的控制方法有效。此外，本文对径向基函数神经网络的函数逼近理论以及基于径向基函数神经网络的自适应控制器的稳定性作了较深入的分析。
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