自动化仪表
自動化儀錶
자동화의표
PROCESS AUTOMATION INSTRUMENTATION
2012年
5期
53-56
,共4页
张燕%邓嫔%张佳会%杨鹏
張燕%鄧嬪%張佳會%楊鵬
장연%산빈%장가회%양붕
系统辨识%误差微分项%预测控制%非线性系统%神经网络
繫統辨識%誤差微分項%預測控製%非線性繫統%神經網絡
계통변식%오차미분항%예측공제%비선성계통%신경망락
针对现有非线性系统辨识超调较大和预测控制计算量繁琐等问题,提出了改进的RBF神经网络线性预测控制算法.该方法通过在传统性能指标函数中增加误差微分项,以优化跟踪效果；利用辨识模型作为预测模型,对输出设定值进行线性逼近的反向优化,并实时给出优化控制量.该方法简化了传统预测控制算法,在加快寻优速度的同时,有效地抑制了超调.通过非线性系统仿真实例,验证了该方法的可行性和有效性.
針對現有非線性繫統辨識超調較大和預測控製計算量繁瑣等問題,提齣瞭改進的RBF神經網絡線性預測控製算法.該方法通過在傳統性能指標函數中增加誤差微分項,以優化跟蹤效果；利用辨識模型作為預測模型,對輸齣設定值進行線性逼近的反嚮優化,併實時給齣優化控製量.該方法簡化瞭傳統預測控製算法,在加快尋優速度的同時,有效地抑製瞭超調.通過非線性繫統倣真實例,驗證瞭該方法的可行性和有效性.
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