| 一种基于PSO的自适应神经网络预测控制 |
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| 引用本文： | 苏成利,吴云,刘晓琴.一种基于PSO的自适应神经网络预测控制[J].控制工程,2009,16(4). |
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| 作者姓名： | 苏成利 吴云 刘晓琴 |
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| 作者单位： | 辽宁石油化工大学,信息与控制工程学院,辽宁,抚顺,113001 |
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| 基金项目： | 辽宁省教育厅高校创新团队基金，辽宁省教育厅资助项目 |
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| 摘 要： | 针对非线性系统,提出了一种基于微粒群优化(PSO)的自适应神经网络预测控制方法.采用对角递归网络(DRNN)对非线性系统进行建模,并利用扩展卡尔曼滤波(EKF)递推估计算法在线计算网络模型参数的Jacobian矩阵以实现模型参数的自适应.利用PSO算法在线优化求解非线性系统的预测控制律,以克服传统基于梯度法的非线性规划方法求解预测控制律时对初始条件非常敏感的缺点.生化发酵过程的仿真结果表明,所提出的控制方法具有良好的跟踪能力和抗干扰能力.
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| 关 键 词： | 模型预测控制 动态递归神经网络 微粒群优化 非线性系统 |
Adaptive Neural Network Predictive Control Based on PSO Algorithm |
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| SU Cheng-li,WU Yun,LIU Xiao-qin.Adaptive Neural Network Predictive Control Based on PSO Algorithm[J].Control Engineering of China,2009,16(4). |
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| Authors: | SU Cheng-li WU Yun LIU Xiao-qin |
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| Affiliation: | School of Information and Control Engineering;Liaoning Shihua University;Fushun 113001;China |
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| Abstract: | A PSO-based neural network model predictive control scheme is proposed for nonlinear systems.In this scheme,an adaptive diagonal recurrent neural network (DRNN) is used for modeling of nonlinear processes.A recursive estimation algorithm using the extended Kalman filter (EKF) is proposed to calculate Jacobian matrix in the model adaptation.A PSO algorithm is adopted to obtain the optimal future control law for nonlinear systems,which overcomes effectively the shortcoming of descent-based nonlinear programmi... |
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| Keywords: | model predictive control diagonal recurrent neural network particle swarm optimization nonlinear system |
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