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基于神经网络的预测控制及在非线性系统中的应用

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本文针对一类具有强非线性及不确定系统难以获得满意的控制性能的问题,提出了一种基于神经网络的广义预测控制算法,该算法采用前向网络构造预测模型,利用Levenberg-Marquardt算法进行网络离线训练,以及在线修正权值来优化预测模型,从而提高了预测模型的精度,大大减少了计算时间.在每一个采样时刻,控制器根据预测误差进行优化,有效地克服了模型失配及时变对控制性能所造成的影响.将该方法用于典型非线性对象化学反应器控制中,仿真结果表明了该方法的有效性.

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来源
《2005中国控制与决策学术年会》|2005年|311-313318|共4页
会议地点哈尔滨
作者
张志君;
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作者单位

中国航空学会;

中国自动化学会;

中国运筹学会;

中国兵工学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 TP271.62;TP273.2;
关键词
预测控制; 非线性系统; 神经网络; 反应器;

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