【摘 要】
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针对较强非线性的控制问题,提出一种以RBF神经网络为模型的多步预测控制方法.构建多步预测模型,并给出预测误差关于控制序列的雅可比矩阵的计算方法.利用Levenberg-Marquardt
【机 构】
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中国矿业大学信息与电气工程学院,徐州工程学院信电工程学院,
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针对较强非线性的控制问题,提出一种以RBF神经网络为模型的多步预测控制方法.构建多步预测模型,并给出预测误差关于控制序列的雅可比矩阵的计算方法.利用Levenberg-Marquardt(L-M)算法设计滚动优化策略,通过误差修正参考输入的方法实现了反馈校正,证明了控制系统的稳定性.仿真结果表明所提出的控制方法效果较好.
Aiming at the problem of strong nonlinear control, a multi-step predictive control method based on RBF neural network is proposed. The multi-step predictive model is constructed and the Jacobian matrix of predictive error about the control sequence is given. Levenberg- Marquardt (LM) algorithm is used to design the rolling optimization strategy, and the feedback correction is realized through error correction reference input, which proves the stability of the control system. Simulation results show that the proposed control method is effective.
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