基于神经网络预测误差修正的广义预测控制

庞中华; 牛越

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基于神经网络预测误差修正的广义预测控制

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针对建模误差对预测控制的影响,提出一种基于神经网络预测误差修正的广义预测控制算法.被控对象采用递推最小二乘法(RLS)辨识其线性模型;预测误差由前馈神经网络进行建模,并用Powell快速优化方法训练网络.该方法无需预先离线训练神经网络,即可投入闭环控制,并具有理想的稳定性、跟踪性能和鲁棒性.仿真结果表明该算法能够有效地控制复杂系统.

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来源
《青岛理工大学学报》 |2006年第4期|92-96|共5页
作者
庞中华; 牛越;
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作者单位

青岛理工大学,自动化工程学院,青岛,266033;

青岛市排水管理处,青岛,266071;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算技术、计算机技术;
关键词
广义预测控制; 神经网络; Powell方法; 递推最小二乘法;

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