可分非线性系统的自校正广义预测控制

• 作者: 卫明社 李国勇
• 来源期刊: 太原科技大学学报
• 关键词: 可分非线性系统 神经网络 广义预测
• 年，卷（期）: 2008,（1）
• 所属期刊栏目: 计算机与信息工程
• 页码范围: 9-11
• 页数: 3页
• 字数: 1721字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-2057.2008.01.003

摘要

对一种可分非线性系统,采用Hammerstein模型的基本框架,用神经网络对非线性部分建模,线性部分采用受控自回归积分滑动平均模型.对此模型的线性部分设计广义预测控制器,得出线性部分的控制量.根据此控制量,引入一逆神经网络.结合原来的神经网络模型,通过对逆神经网络权值的调整,使神经网络模型的输出为线性部分的控制量,同时得到逆神经网络的输出,即非线性系统的控制量.文章提出的模型克服了Hammerstein模型中非线性部分的反函数存在性和唯一性的问题.仿真结果验证了该设计的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李国勇	太原理工大学信息工程学院	59	435	11.0	18.0
2	卫明社	太原科技大学化学与生物工程学院	9	23	3.0	4.0