NONLINEAR PREDICTIVE CONTROL BASED ON ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS

M. Spisiak; S. Kozdk

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NONLINEAR PREDICTIVE CONTROL BASED ON ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS

机译：基于人工神经网络的非线性预测控制

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This paper deals with neural-predictive algorithm for some nonlinear processes in the industry. Neural model predictive control (NMPC) uses artificial neural networks (ANN) for modeling the process and for configuration of the optimizer. The optimizer sets up on-line controller parameters by predicting next control action signals. Depending on the number of prediction steps, the optimizer can predict the process behavior in the future. Therefore this type of predictive control is very useful for the control of the highly nonlinear processes, which are known for their various behaviors. One practical example is the isothermal polymerization reactor where the NMPC controls the output variable very robustly. Finally, this control method is compared with the linear PID controller designed to solve this problem using a genetic algorithm.

机译：本文针对行业中的某些非线性过程，采用了神经预测算法。神经模型预测控制（NMPC）使用人工神经网络（ANN）对过程进行建模并优化程序的配置。优化器通过预测下一个控制动作信号来设置在线控制器参数。根据预测步骤的数量，优化器可以预测将来的过程行为。因此，这种类型的预测控制对于控制高度非线性的过程非常有用，这些过程因其各种行为而闻名。一个实际的例子是等温聚合反应器，其中NMPC非常稳健地控制输出变量。最后，将该控制方法与设计为使用遗传算法解决该问题的线性PID控制器进行比较。

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来源
《Neural Network World》 |2004年第4期|p.247-260|共14页
作者
M. Spisiak; S. Kozdk;
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作者单位

Slovak Technical University, Dept. of Automatic Control System, Ilkovicova 3, 812 19 Bratislava, Slovakia;

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收录信息
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类计算技术、计算机技术;
关键词
artificial neural network (ANN); neural model predictive control (NMPC); hidden layer; activate function; multilayer structure; multiplayer perceptron (MLP);

机译：人工神经网络（ANN）;神经模型预测控制（NMPC）;隐藏层;激活函数;多层结构;多人感知器（MLP）;

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