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針對不確定滯后系統，提出一種基于曲線擬合預測模型的自適應逆控制方法。該方法
將預測思想引入自適應逆控制中，采用四階龍格庫塔法與GM（2,1）灰色模型相結合作為預測模型，用模糊神經網絡作為自適應逆控制器，并由預測誤差進行參數的在線自適應尋優。
仿真結果表明，該方法具有很好的跟蹤效果和較強的魯棒性。
自適應逆控制用被控系統的逆模型作為控制器對系統的動態特性做開環控制，從而避免
了因反饋而可能引起的不穩定問題；同時又能做到對系統動態特性的控制與對象擾動的控制分開處理而互不影響[1]。
目前，自適應逆控制以其眾多的優點而成為一個活躍的研究領域。為此，人們正在進一
步嘗試將各種算法應用于自適應逆控制中去[2?10]。由于實際的被控系統存在滯后、干擾等不確定性因素，使得有時逆控制器的調整來不及跟上不確定性因素的變化，造成短時間內控制品質的下降，因此本文將預測思想引入自適應逆控制中，提出一種基于曲線擬合預測模型的自適應逆控制方法。該方法將四階龍格庫塔法與GM（2,1）灰色模型相結合作為預測模型，并對被控系統的輸出值進行預測；而模糊神經網絡則實現被控系統的逆模型，將其作為控制器，并由預測誤差進行參數的在線自適應尋優。將預測思想與自適應逆控制思想相結合，可有效克服滯后、干擾等不確定性因素對系統的影響。仿真結果表明，該方案具有很好的跟蹤效果和較強的魯棒性。
將預測思想引入自適應逆控制中，采用四階龍格庫塔法與GM（2,1）灰色模型相結合作為預測模型，用模糊神經網絡作為自適應逆控制器，并由預測誤差進行參數的在線自適應尋優。
仿真結果表明，該方法具有很好的跟蹤效果和較強的魯棒性。
自適應逆控制用被控系統的逆模型作為控制器對系統的動態特性做開環控制，從而避免
了因反饋而可能引起的不穩定問題；同時又能做到對系統動態特性的控制與對象擾動的控制分開處理而互不影響[1]。
目前，自適應逆控制以其眾多的優點而成為一個活躍的研究領域。為此，人們正在進一
步嘗試將各種算法應用于自適應逆控制中去[2?10]。由于實際的被控系統存在滯后、干擾等不確定性因素，使得有時逆控制器的調整來不及跟上不確定性因素的變化，造成短時間內控制品質的下降，因此本文將預測思想引入自適應逆控制中，提出一種基于曲線擬合預測模型的自適應逆控制方法。該方法將四階龍格庫塔法與GM（2,1）灰色模型相結合作為預測模型，并對被控系統的輸出值進行預測；而模糊神經網絡則實現被控系統的逆模型，將其作為控制器，并由預測誤差進行參數的在線自適應尋優。將預測思想與自適應逆控制思想相結合，可有效克服滯后、干擾等不確定性因素對系統的影響。仿真結果表明，該方案具有很好的跟蹤效果和較強的魯棒性。
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