基于神经网络的时滞非线性系统的广义预测控制

• 作者: 张新良 朱琳 郭晓迪
• 来源期刊: 测控技术
• 学科: 工学
• 关键词: 时滞非线性 RBF神经网络 广义预测控制 多步预测
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 计算机与控制系统
• 页码范围: 54-57
• 页数: 4页
• 分类号: TP273
• 字数: 3116字
• 语种: 中文

摘要

针对一类时滞非线性被控对象,提出一种基于RBF神经网络的广义预测自校正控制方案,在广义预测控制中,采用RBF神经网络建立被控对象的多步预测模型,并不断修正预测输出,提高预测输出的精度.控制器则采用GPC隐式修正算法,不用辨识对象的模型参数,大大减少了计算量.经过仿真研究,与常规的PID自适应控制方法相比较,证明了该方法的优越性,预测控制误差小,实时性好,动态响应快.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张新良	河南理工大学电气工程与自动化学院	31	93	5.0	8.0
2	郭晓迪	河南理工大学电气工程与自动化学院	2	5	2.0	2.0
3	朱琳	河南理工大学电气工程与自动化学院	8	31	3.0	5.0