基于神经网络模型的空燃比非线性模型预测控制

• 作者: 孙晓东 张英朋 石要武
• 来源期刊: 计算技术与自动化
• 关键词: 非线性模型预测控制 空燃比 RBF神经网络模型 序列二次规划
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 自控理论及应用
• 页码范围: 9-13
• 页数: 5页
• 分类号: TP273
• 语种: 中文

摘要

采用基于径向基神经网络(RBFNN)模型的非线性模型预测控制方法,被控对象选择火花塞点火(SI)发动机的空燃比(AFR)高度非线性复杂系统,利用渐消记忆最小二乘法实现基于RBFNN的SI发动机AFR系统建模以及参数在线自适应更新.针对非线性模型预测控制中寻优问题,运用序列二次规划滤子算法对最优控制序列进行求解,并加入滤子技术避免了罚函数的使用.在相同的实验环境下,与PI控制算法和Volterra模型预测控制方法进行仿真对比实验,结果表明,所提算法的控制效果明显优于其他两种方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	石要武	吉林大学通信工程学院	136	1344	16.0	32.0
2	孙晓东	吉林大学通信工程学院	63	283	8.0	15.0
3	张英朋	吉林大学通信工程学院	1	0	0.0	0.0