【摘 要】
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本文以工程实际广泛存在的非线性系统为研究背景,以理论研究与仿真实验为重点,研究了基于神经网络辨识的动态矩阵预测控制(DMC)新方法,其实质是利用作为对象辨识模型的神经网
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本文以工程实际广泛存在的非线性系统为研究背景,以理论研究与仿真实验为重点,研究了基于神经网络辨识的动态矩阵预测控制(DMC)新方法,其实质是利用作为对象辨识模型的神经网络产生输出预测,用滚动优化算法求出控制律,从而实现对非线性系统的预测控制。神经网络分别选用具有良好非线性逼近能力的BP网络和RBF网络,其与动态矩阵预测控制算法相结合,针对非线性系统,对比研究了基于以上两种神经网络的非线性预测控制技术。研究了基于人工免疫算法的RBF网络的在线训练方法,并将其应用到RBF网络预测控制系统中。由于人工免疫算法有全局寻优的能力,且具有鲁棒性好、算法复杂性低、计算效率高等优点,以此方法设计的控制器在系统参数摄动较大时仍能取得很好的控制效果。
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