BP神经网络模型预测控制算法的仿真研究

• 作者: 师超超 程森林
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 学科: 工学
• 关键词: 模型预测 最小二乘递推算法 BP神经网络PID控制器
• 年，卷（期）: 2011,（8）
• 所属期刊栏目: 研究开发
• 页码范围: 100-103,180
• 分类号: TP183|TP273
• 字数: 2542字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-3254.2011.08.022

摘要

为克服被控对象参数变化导致控制精度降低的问题,研究了一种BP神经网络模型预测控制算法.借助最小二乘递推算法在线预测系统模型参数,利用BP神经网络在线预测PID参数以控制被控对象.该算法基于模型预测,首先在线性系统中验证其控制效果,然后将非线性问题作线性处理,采用BP神经网络模型预测PID控制器予以实现控制非线性系统.仿真曲线显示BP神经网络PID控制器用于线性系统可达到高精度控制要求；对于非线性系统有自适应及逼近任意函数的能力.仿真研究表明,该算法与传统BP神经网络PID控制器相比,其自适应能力更强,稳定性更好,控制精度更高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	程森林	重庆大学自动化学院	20	89	6.0	8.0
2	师超超	重庆大学自动化学院	1	17	1.0	1.0