在基于二阶Adaline网络的广义预测极点配置控制器

摘要：

为了解决实际应用中非线性被控过程的预测控制问题,把神经网络、广义预测控制和极点配置技术融为一体,提出一个新型自适应神经网络广义预测极点配置加权控制器(GPPWC).首先提出非线性被控过程的二阶自适应线性神经元(Adaline)网络模型,然后给出基于二阶Adaline网络的GPPWC.仿真结果表明该方案的有效性.

关键词： 自适应线性神经元网络 广义预测控制 极点配置 加权控制

作者: 吕国芳 王敏 段向军

作者单位: 河海大学电气工程学院,江苏,南京,210098 南京信息职业技术学院,江苏,南京,210046

会议类型: 国内会议

会议名称: 中国系统仿真学会2006年学术年会

会议地点: 哈尔滨

会议语种:中文

页码: 937-938,956

在线出版日期: 2006-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）