基于神经网络的一种预测控制算法

摘要：

针对一类具有时滞的非线性系统,提出一种简单的非线性预测控制方法,利用动态BP神经网络建模,作为非线性系统的预测模型,并利用实时输出数据进行误差校正,在采样区间内进行迭代优化.与通用的DMC控制算法相比,该方法不仅实时运算量小,鲁棒性强,动态性能也比较平衡.对一非线性严重的双线性对象的仿真实验表明,控制的动态性能明显优于一般的线性DMC预测控制.

关键词： 预测控制 动态神经网络 时滞 非线性控制

作者: 李杰 田学民

作者单位: 石油大学自动化系(东营)

会议类型: 国内会议

会议名称: 2001中国控制与决策学术年会

会议地点: 西安

会议语种:中文

页码: 618-621

在线出版日期: 2001-04-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）