【摘 要】
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该文主要针对参数时变的时滞非线性系统研究有效的神经网络预测控制算法,着重对神经网络预测控制的预测模型、优化控制器和反馈校正方法进行了分析研究.文中的预测模型由离线
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该文主要针对参数时变的时滞非线性系统研究有效的神经网络预测控制算法,着重对神经网络预测控制的预测模型、优化控制器和反馈校正方法进行了分析研究.文中的预测模型由离线建立的BP神经网络模型和对角动态递归神经网络模型多步递推得到;优化控制器性能指标采用一步导前预测的二次加权性能指标,优化控制器的研究内容包括:1、针对直接 优化预测控制算法中直接迭代优化控制器存在的称态跟踪误差可能不为零的问题,提出了采用变动参考轨迹的过滤二分法优化控制器;2、分析了逆模型预测控制中稳态跟踪误差与参 考轨迹常数和模型的互逆性的关系,针对在线控制时,由于模型的互逆性变差引起的稳态控制精度降低的情形,提出了带互逆性校正环节的逆模型预测控制器,从而大大提高了逆模型预测控制的稳态控制精度;3、结合对角递归神经网络模型,研究了一种解析的直接优化控 制器:模型线性化控制器.它同采用数值方法寻优的直接优化算法相比较,控制的实时性能得到提高.同时该文对常规反馈校正策略作了必进,改进的反馈校正策略增强了控制系统的鲁棒稳定性.
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