基于神经网络的非线性前馈补偿广义预测自校正控制器

摘要：

该文采用多层前馈网络结构进行动态建模，并采用Ｄａｖｉｄｏｎ最小二乘法作为在线学习算法，将辨识后得到的模型进行线性化，基于线性化模型设计广义预测控制器，与非线性前馈相结合，建立了一种适合于非线性系统的前馈补偿广义预测自校正控制器。仿真结果验证了该控制器对非线性系统控制的有效性。

关键词： 非线性控制 神经网络 广义预测控制 前馈增益补偿 Davidon最小二乘法 自校正控制器

作者: 李翔 陈增强 袁著祉

作者单位: 南开大学计算机与系统科学系(天津)

会议类型: 国内会议

会议名称: 中国控制会议

会议地点: 宁波

会议语种:中文

页码: 651～654

在线出版日期: 1998-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）