一种基于递归BP神经网络的多步预测控制方法

机译：一种基于递归BP神经网络的多步预测控制方法

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模型预测控制是一种在工业过程中应用非常广泛的计算机控制方法. 经典的预测控制器都是基于系统的线性化预测模型, 无法直接应用于具有强非线性和工作点变换频繁的被控对象. 本文使用递归BP神经网络建立了非线性系统的多步预测模型, 并使用遗传算法设计了相应的优化控制策略，从而构建了一个带约束的非线性多步预测控制器. 通过仿真分析, 该预测预测控制器能够较好跟踪系统不断变化的多个工作点.

机译：模型预测控制是一种在工业过程中应用非常广泛的计算机控制方法. 经典的预测控制器都是基于系统的线性化预测模型, 无法直接应用于具有强非线性和工作点变换频繁的被控对象. 本文使用递归BP神经网络建立了非线性系统的多步预测模型, 并使用遗传算法设计了相应的优化控制策略，从而构建了一个带约束的非线性多步预测控制器. 通过仿真分析, 该预测预测控制器能够较好跟踪系统不断变化的多个工作点.

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来源
《Chinese Control Conference》|2010年||共6页
会议地点
作者
李会军; 叶宾;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类 TP273-53;
关键词
模型预测控制; 神经网络; NARMAX; 预测模型; 遗传算法;

机译：模型预测控制;神经网络;NARMAX;预测模型;遗传算法;

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