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提出一种基于神经网络的鲁棒型广义预测控制(GPC)方法,该方法首先用神经网络对非线性系统进行辨识,然后在控制中将模型输出值与测量输出值进行综合,代替量测输出用于控制中,从而降低辨识器与控制器对未建模动态的敏感性,增强控制器的适应能力和鲁棒性.仿真结果表明:将本方法应用于非线性系统控制,对未建模动态具有较强的鲁棒性和控制能力.