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A Novel Model Predictive Runge-Kutta Neural Network Controller for Nonlinear MIMO Systems

机译：用于非线性MIMO系统的新型模型预测跑步-Kutta神经网络控制器

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In this paper, a novel model predictive Runge-Kutta neural network (RK-NN) controller based on Runge-Kutta model is proposed for nonlinear MIMO systems. The proposed adaptive controller structure incorporates system model which provides to approximate the K-step ahead future behaviour of the controlled system, nonlinear controller where Runge-Kutta neural network (RK-NN) controller is directly deployed and adjustment mechanism based on Levenberg-Marquardt optimization method so as to optimize the weights of the Runge-Kutta neural network (RK-NN) controller. RBF neural network is employed as constituent network in order to identify the changing rates of the controller dynamics. So, the learning ability of RBF neural network and Runge Kutta integration method are combined in the MIMO nonlinear controller block. The control performance of the proposed MIMO RK-NN controller has been examined via simulations performed on a nonlinear three tank system and Van de Vusse benchmark system for different cases, and the obtained results indicate that the RK-NN controller and Runge-Kutta model achieve good control and modeling performances for nonlinear MIMO dynamical systems.
机译：本文提出了一种基于Runge-Kutta模型的新型模型预测跑步-Kutta神经网络（RK-NN）控制器，用于非线性MIMO系统。所提出的自适应控制器结构采用了系统模型，该系统模型提供了近似于控制系统的未来行为，非线性控制器的未来行为，其中基于Levenberg-Marquardt优化直接部署和调整机制方法以便优化跳闸-Kutta神经网络（RK-NN）控制器的权重。 RBF神经网络被用作组成网络，以确定控制器动态的变化率。因此，在MIMO非线性控制器块中组合了RBF神经网络和Runge Kutta集成方法的学习能力。已经通过对不同情况下的非线性三个罐系统和VAN DE VUSSE基准系统执行的模拟检查了所提出的MIMO RK-NN控制器的控制性能，并且所获得的结果表明RK-NN控制器和Runge-Kutta模型实现非线性MIMO动力系统的良好控制和建模性能。

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