多变量非线性系统RBF直接广义预测研究

• 作者: 李桂秋 陈志旺
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 多输入多输出非线性系统 自适应控制 广义预测控制 径向基函数神经网络
• 年，卷（期）: 2010,（7）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 2513-2516
• 分类号: TG273
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2010.07.031

摘要

为了避免Diophantine方程求解和矩阵求逆运算,提高广义预测控制算法的实时性,对一类参数未知多变量非线性系统提出一种径向基函数神经网络的直接广义预测控制(GPC)算法.该算法将多变量非线性系统转换为多变量时变线性系统,然后利用径向基神经网络来逼近控制增量,对控制器参数向量,即网络权值中的未知向量基于跟踪误差进行自适应调整.理论证明,该方法可使跟踪误差收敛到原点的一个小邻域内.仿真结果验证了此算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈志旺	燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室	41	302	10.0	16.0
2	李桂秋		13	21	2.0	4.0