基于混沌优化的非线性预测控制器

• 作者: 宋莹 袁著祉 陈增强
• 来源期刊: 控制理论与应用
• 关键词: 预测控制 混沌 混沌优化算法 非线性系统 神经网络
• 年，卷（期）: 2007,（4）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 561-564
• 页数: 4页
• 分类号: TP273
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-8152.2007.04.009

摘要

针对非线性系统的控制问题,本文将神经网络辨识、混沌优化和预测控制思想有机结合,提出了一种新型非线性预测控制器.该控制器以神经网络作为预测模型,混沌优化算法作为滚动优化策略,避免了非线性预测控制中复杂的梯度计算和矩阵求逆问题.另外在训练神经网络过程中,采用了带混沌机制的自适应学习率的BP算法,以提高神经网络的收敛能力和收敛速度.仿真研究说明了该非线性预测控制器的有效性及实时性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈增强	南开大学自动化系	345	4297	35.0	48.0
2	袁著祉	南开大学自动化系	208	3390	33.0	46.0
3	宋莹	南开大学自动化系	5	121	3.0	5.0