基于神经网络模型的空燃比非线性模型预测控制

张英朋; 孙晓东; 石要武

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基于神经网络模型的空燃比非线性模型预测控制

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采用基于径向基神经网络(RBFNN)模型的非线性模型预测控制方法,被控对象选择火花塞点火(SI)发动机的空燃比(AFR)高度非线性复杂系统,利用渐消记忆最小二乘法实现基于RBFNN的SI发动机AFR系统建模以及参数在线自适应更新.针对非线性模型预测控制中寻优问题,运用序列二次规划滤子算法对最优控制序列进行求解,并加入滤子技术避免了罚函数的使用.在相同的实验环境下,与PI控制算法和Volterra模型预测控制方法进行仿真对比实验,结果表明,所提算法的控制效果明显优于其他两种方法.

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来源
《计算技术与自动化》 |2016年第1期|9-13|共5页
作者
张英朋; 孙晓东; 石要武;
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作者单位

吉林大学通信工程学院;

吉林长春130000;

吉林大学通信工程学院;

吉林长春130000;

吉林大学通信工程学院;

吉林长春130000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动控制、自动控制系统;
关键词
非线性模型预测控制; 空燃比; RBF神经网络模型; 序列二次规划;

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