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针对不确定滞后系统，提出一种基于曲线拟合预测模型的自适应逆控制方法。该方法
将预测思想引入自适应逆控制中，采用四阶龙格库塔法与GM（2,1）灰色模型相结合作为预测模型，用模糊神经网络作为自适应逆控制器，并由预测误差进行参数的在线自适应寻优。
仿真结果表明，该方法具有很好的跟踪效果和较强的鲁棒性。
自适应逆控制用被控系统的逆模型作为控制器对系统的动态特性做开环控制，从而避免
了因反馈而可能引起的不稳定问题；同时又能做到对系统动态特性的控制与对象扰动的控制分开处理而互不影响[1]。
目前，自适应逆控制以其众多的优点而成为一个活跃的研究领域。为此，人们正在进一
步尝试将各种算法应用于自适应逆控制中去[2−10]。由于实际的被控系统存在滞后、干扰等不确定性因素，使得有时逆控制器的调整来不及跟上不确定性因素的变化，造成短时间内控制品质的下降，因此本文将预测思想引入自适应逆控制中，提出一种基于曲线拟合预测模型的自适应逆控制方法。该方法将四阶龙格库塔法与GM（2,1）灰色模型相结合作为预测模型，并对被控系统的输出值进行预测；而模糊神经网络则实现被控系统的逆模型，将其作为控制器，并由预测误差进行参数的在线自适应寻优。将预测思想与自适应逆控制思想相结合，可有效克服滞后、干扰等不确定性因素对系统的影响。仿真结果表明，该方案具有很好的跟踪效果和较强的鲁棒性。
将预测思想引入自适应逆控制中，采用四阶龙格库塔法与GM（2,1）灰色模型相结合作为预测模型，用模糊神经网络作为自适应逆控制器，并由预测误差进行参数的在线自适应寻优。
仿真结果表明，该方法具有很好的跟踪效果和较强的鲁棒性。
自适应逆控制用被控系统的逆模型作为控制器对系统的动态特性做开环控制，从而避免
了因反馈而可能引起的不稳定问题；同时又能做到对系统动态特性的控制与对象扰动的控制分开处理而互不影响[1]。
目前，自适应逆控制以其众多的优点而成为一个活跃的研究领域。为此，人们正在进一
步尝试将各种算法应用于自适应逆控制中去[2−10]。由于实际的被控系统存在滞后、干扰等不确定性因素，使得有时逆控制器的调整来不及跟上不确定性因素的变化，造成短时间内控制品质的下降，因此本文将预测思想引入自适应逆控制中，提出一种基于曲线拟合预测模型的自适应逆控制方法。该方法将四阶龙格库塔法与GM（2,1）灰色模型相结合作为预测模型，并对被控系统的输出值进行预测；而模糊神经网络则实现被控系统的逆模型，将其作为控制器，并由预测误差进行参数的在线自适应寻优。将预测思想与自适应逆控制思想相结合，可有效克服滞后、干扰等不确定性因素对系统的影响。仿真结果表明，该方案具有很好的跟踪效果和较强的鲁棒性。
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