基于LM-PSO算法和BP神经网络的非线性预测控制

王炳萱; 李国勇; 王艳晖

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基于LM-PSO算法和BP神经网络的非线性预测控制

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针对非线性系统,提出了一种基于BP神经网络的预测控制方法.以BP神经网络建立多步预测模型并预测系统输出值,用LM (Levenberg-Marquardt)算法和PSO (Particle Swarm Optimization)算法组合的混合算法对目标性能指标函数进行滚动优化求解,得到非线性系统的最优控制量;利用误差修正参考输入法实现反馈矫正.通过将粒子群算法引入LM算法,克服了LM算法依赖初值和粒子群算法过早收敛于局部极值的问题,提高了求解的运行速度和精确度.通过对单变量非线性系统仿真实验,证明了该控制系统具有良好的稳定性、自适应性和鲁棒性.该方法可在数学模型不确定的情况下设计出有效的预测控制器.

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来源
《太原理工大学学报》 |2016年第2期|207-211|共5页
作者
王炳萱; 李国勇; 王艳晖;
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作者单位

太原理工大学信息工程学院,太原 030024;

太原理工大学信息工程学院,太原 030024;

太原理工大学信息工程学院,太原 030024;

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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
非线性系统; 预测控制; LM算法; 粒子群算法; BP神经网络;

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