基于混沌机制的神经网络预测控制及仿真研究

王科平; 吴冰; 王福忠

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基于混沌机制的神经网络预测控制及仿真研究

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为解决一大类未知、时滞、非线性系统的预测控制问题,提出了一种基于改进的Elman动态回归神经网络预测控制算法.首先,在一般的Elman动态回归神经网络算法中加入了混沌机制,利用混沌机制固有的全局游动有效地消除了Elman网络易陷入局部极值的缺点,提高了系统的辨识速度;然后,结合广义预测控制(GPC)的反馈校正、滚动优化来完成非线性系统的预测控制.仿真结果表明:将本算法应用于非线性系统预测控制,对未建模动态具有较强的鲁棒性和良好的控制跟踪能力.

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来源
《河南理工大学学报（自然科学版）》 |2007年第1期|64-68|共5页
作者
王科平; 吴冰; 王福忠;
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作者单位

河南理工大学,电气工程与自动化学院,河南,焦作,454003;

河南理工大学,电气工程与自动化学院,河南,焦作,454003;

河南理工大学,电气工程与自动化学院,河南,焦作,454003;

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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
混沌机制; 动态回归神经网络; 广义预测控制; 鲁棒性;

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