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针对离散非线性系统,利用神经网络非线性激励函数的局部线性表示,提出一种可用于非线性过程的神经网络预测函数控制方法并给出了控制律的收敛性分析.该方法将复杂的神经网络非线性预测方程转化成直观而有效的线性形式,同时利用线性预测函数方法求得解析的控制律,避免了复杂的非线性优化求解,仿真结果表明了算法的有效性. 相似文献
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双线性模型预测控制的研究表明,采用一般双线性模型的预测控制将涉及非线性优化问题,在线处理相当困难,而采用线性近似模型的预测控制又会带来较大的偏差.针对一类输入一输出双线性系统,提出了一种双线性系统的广义预测控制算法.该算法将基于输入-输出模型双线性系统中的双线性项和线性项合并,建立了一种类似于线性系统的ARIMA模型,并充分利用多步最优预测信息,由递推近似实现多步预测.控制律具有解析形式,避免了一般非线性寻优的复杂计算,并能适用于非最小相位双线性系统.仿真实验表明该算法具有良好的控制效果. 相似文献
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MIMO非线性系统的直接自适应控制 总被引:2,自引:0,他引:2
本文给出模型未知多输入多输出非线性系统的一种动态线性逼近方法,提出了基于该线性化方法的自适应控制律。讨论了在一定假设条件下自适应控制律的收敛性。 相似文献
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针对一类非线性多变量离散时间动态系统,提出了基于神经网络与多模型的非线性自适应广义预测解耦控制方法.该控制方法由线性鲁棒广义预测解耦控制器和神经网络非线性广义预测解耦控制器以及切换机构组成.线性鲁棒广义预测解耦控制器用于保证闭环系统输入输出信号有界,神经网络非线性广义预测解耦控制器能够改善系统性能.切换策略通过对上述两种控制器的切换,保证系统稳定的同时,改善系统性能.同时本文给出了所提自适应解耦控制方法的稳定性和收敛性分析.最后,通过仿真实例验证了该方法的有效性. 相似文献
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基于神经网络的广义非线性预测PID控制 总被引:3,自引:0,他引:3
针对一些复杂的非线性系统用基于线性模型的预测控制器控制效果不理想的问题,本文提出在利用前馈网络对非线性系统建模的基础上,对系统输出实现递推多步预测,并且结合非线性PID,用另一前馈神经网络作为控制器,实现对非线性系统的控制。经网络的在线辨识采用梯度法,仿真实验验证了方法的有效性。 相似文献
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针对一类难以线性化的单输入单输出非线性离散系统,就其实际输出信号跟踪参考输出信号的控制问题,研究了它的广义预测控制律设计方法。在系统数学模型非线性项的系数多项式满足一定条件的情况下,通过适当的数学处理,使问题的本质归结为求解线性差分系统的一组Diophantine方程,从而解出了非线性系统广义预测控制律表达式中的各个系数多项式,并给出了广义预测控制律的具体解析形式。通过仿真实例验证了所提出设计方法的正确性和有效性。 相似文献
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非线性系统多步预测控制的复合神经网络实现 总被引:11,自引:1,他引:10
提出一种基于神经网络的非线性多步预测控制,采用由线性网络和动态递归神经网络构成的复合神经网络。在此基础上将线性系统的广义预测控制器扩展为非线性系统的多步预测控制器。通过对非线性过程CSTR的仿真表明,该方法的稳定性和鲁棒性明显优于线性DMC预测控制。 相似文献
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A new support vector machine based nonlinear predictive functional control design method has been developed and applied to an industrial coking furnace, which leads to the improvement of regulatory capacity for both reference input tracking and load disturbance rejection compared with traditional PFC and PID control strategies. The nonlinear process is first treated into a linear part plus a nonlinear part, then a convergent overall linear predictive functional control law is designed. The method gives a direct and effective multi-step predicting method and uses linear methods to get the control law which avoids the complicated nonlinear optimization. Comparison results and application to the temperature control of the industrial heavy oil coking furnace are presented in the article showing the efficiency of the method. 相似文献
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Ridong Zhang Anke Xue Jianzhong Wang Shuqing Wang Zhengyun Ren 《Journal of Process Control》2009,19(1):68-74
The paper presents a new nonlinear predictive control design for a kind of nonlinear mechatronic drive systems, which leads to the improvement of regulatory capacity for both reference input tracking and load disturbance rejection. The nonlinear system is first treated into an equal linear time-variant system plus a nonlinear part using a neural network, then an iterative learning linear predictive controller is developed with a similar structure of PI optimal regulator and with setpoint feed forward control. Because the overall control law is a linear one, this design gives a direct and also effective multi-step prediction method and avoids the complicated nonlinear optimization. The control law is also an accurate one compared with traditional linearized method. Besides, changes of the system state variables are considered in the objective function with control performance superior to conventional state space predictive control designs which only consider the predicted output errors. The proposed method is compared with conventional state space predictive control method and classical PI optimal control method. Tracking performance, robustness and disturbance rejection are enlightened. 相似文献
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基于神经网络的非线性预测控制的进一步研究 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍了适于具有纯滞后对象的基于人工神经网络的非线性多步预测控制,提出了具有自补偿功能的非线性预测反馈校正方法。仿真实验证明此方法大大增强了非线性预测控制的鲁棒性,改善了控制系统的动态和静态性能。 相似文献
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非线性系统RBF神经网络多步预测控制 总被引:1,自引:0,他引:1
针对较强非线性的控制问题, 提出一种以RBF 神经网络为模型的多步预测控制方法. 构建多步预测模型, 并给出预测误差关于控制序列的雅可比矩阵的计算方法. 利用Levenberg-Marquardt(L-M) 算法设计滚动优化策略, 过误差修正参考输入的方法实现了反馈校正, 证明了控制系统的稳定性. 仿真结果表明所提出的控制方法效果较好.
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