一种基于神经网络的鲁棒型预测控制算法

• 作者: 张志刚 王福忠 王科平
• 来源期刊: 自动化技术与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 非线性系统 神经网络 预测控制 鲁棒
• 年，卷（期）: 2006,（12）
• 所属期刊栏目: 控制理论与应用
• 页码范围: 15-17
• 页数: 3页
• 分类号: TP183
• 字数: 3292字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-7241.2006.12.005

摘要

针对复杂工业过程中存在的时滞、强干扰的严重非线性控制对象,仿真研究了一种利用神经网络作为预测模型,遗传算法作为滚动优化策略的预测控制方法.在算法中为了提高辨识非线性系统的鲁棒性以及降低控制器对未建模动态的敏感性,引入了一种伪模型,即将系统实际输出与预测输出综合成的新的输出信号,由该信号代替量测输出.仿真结果表明对于非线性被控对象该方法具有良好的鲁捧性和跟踪性能,对于改善非线性预测控制不失为一种有益的尝试.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王福忠	河南理工大学电气工程与自动化学院信息工程系	145	738	11.0	18.0
2	王科平	河南理工大学电气工程与自动化学院信息工程系	13	29	4.0	4.0
3	张志刚	河南理工大学计算机科学与技术学院	3	7	2.0	2.0