ADAPTIVE NEURAL NETWORK MODEL PREDICTIVE CONTROL

Ramdane Hbdjar

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ADAPTIVE NEURAL NETWORK MODEL PREDICTIVE CONTROL

机译：自适应神经网络模型预测控制

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Neural network model predictive controllers have demonstrated high potential in the non-conventional branch of nonlinear control. However, the major issue in process control of nonlinear systems is the sensitivity to parameters variations and uncertainties. Indeed, when the process is controlled by neural network model predictive control (NNMPC) and subject to parameters variations or uncertainties, unsatisfactory tracking performances are obtained. To overcome this problem, we propose in this paper an adaptive neural network model predictive control (ANNMPC) where a neural model identification block is incorporated in the scheme and online update of the weights is provided when the process is subject to parameters variations and uncertainties. Simulations have been carried out to show the robustness of this control algorithm.

机译：神经网络模型预测控制器在非线性控制的非常规分支中显示出很高的潜力。但是，非线性系统过程控制中的主要问题是对参数变化和不确定性的敏感性。确实，当该过程由神经网络模型预测控制（NNMPC）控制并且受到参数变化或不确定性的影响时，跟踪性能将无法令人满意。为了克服这个问题，我们在本文中提出了一种自适应神经网络模型预测控制（ANNMPC），其中将神经模型识别块合并到该方案中，并在过程受参数变化和不确定性影响时提供权重的在线更新。已经进行了仿真以显示该控制算法的鲁棒性。

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来源
《International Journal of Innovative Computing Information and Control》 |2013年第3期|1245-1257|共13页
作者
Ramdane Hbdjar;
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作者单位

Computer Engineering Department College of Computer and Information Sciences King Saud University Riyadh 11543, Kingdom of Saudi Arabia;

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收录信息
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类
关键词
predictive control; adaptive system; neural network; parameters variations and uncertainties;

机译：预测控制;自适应系统;神经网络;参数变化与不确定性;

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