基于神经网络的多变量非线性系统的广义预测控制

为了使广义预测控制的思想成功应用于多变量非线性系统,用神经网络对其进行开环解耦得到单变量非线性系统后,采用一种复合多层前馈神经网络结构作为单变量非线性系统预测模型,利用递推最小二乘法和Davidon最小二乘法作为在线学习算法,建立了一种适合多变量非线性系统的自校正广义预测控制器。     

基于BP神经网络预报的动态矩阵预测控制

提出了一种基于BP神经网络预报的动态矩阵预测控制新算法 ,在该算法中 ,先用BP神经网络辨识对象模型 ,同时预测对象的未来输出 ,然后用动态矩阵控制算法进行滚动优化和反馈校正。该方法解决了非线性、时变对象难以建模及控制的问题 ,仿真结果验证了这一新型算法的可行性     

基于BP神经网络预报的动态矩阵预测控制

提出了一种基于BP神经网络预报的动态矩阵预测控制新算法，在该算法中，先用BP神经网络辨识对象模型，同时预测对象的未来输出，然后用动态矩阵控制算法进行滚动优化和反馈校正。该方法解决了非线性、时变对象难以建模及控制的问题，仿真结果验证了这一新型算法的可行性。     

基于自校正模型的非线性系统多模型预测控制

针对化工过程某些非线性系统的不对称动态特性,提出了一种基于自校正模型的多模型预测控制算法.在平衡点附近建立线性模型,利用当前工作点,通过二阶泰勒展开校正模型参数,补偿非线性不对称动态特性,形成了非线性系统的自校正多模型描述.以基于模型输出偏差的切换指标函数作为模型切换准则,结合状态反馈预测控制,构成了多模型预测控制器.pH值控制的仿真结果验证了该算法的有效性.     

基于小波网络的非线性多变量约束预测控制

为了解决非线性多变量系统的建模、控制和优化问题 ,论文扩展基于小波神经网络的单变量系统辨识到多变量系统辨识 ,并用它实现非线性预测控制。对开环稳定过程 ,引入一个具有输入约束的基于小波神经网络模型的区域预测控制方案 ,它的闭环稳定性能够通过适当选择它的预测水平来保证。基于上述动态控制方案 ,提出了一个稳态状态优化方案。通过对一个聚酯生产过程的仿真研究 ,证实了上述方法的有效性。由于能够通过线性最小二乘 (L S)估计方法来辨识 ,该模型易于实现并可用作通用模型。仿真研究的结果表明了该模型的通用性、辨识和控制方法的简单性 ,所提出方案能够被用于过程工业的非线性系统的建模和控制     

基于自校正模型的非线性系统多模型预测控制

针对化工过程某些非线性系统的不对称动态特性，提出了一种基于自校正模型的多模型预测控制算法。在平衡点附近建立线性模型，利用当前工作点，通过二阶泰勒展开校正模型参数，补偿非线性不对称动态特性，形成了非线性系统的自校正多模型描述。以基于模型输出偏差的切换指标函数作为模型切换准则，结合状态反馈预测控制，构成了多模型预测控制器。pH值控制的仿真结果验证了该算法的有效性。     

基于BP神经网络预报的动态矩阵预测控制

提出了一种基于BP神经网络预报的动态矩阵预测控制新算法,在该算法中,先用BP神经网络辨识对象模型,同时预测对象的未来输出,然后用动态矩阵控制算法进行滚动优化和反馈校正.该方法解决了非线性、时变对象难以建模及控制的问题,又保留了常规预测控制的优点,是一种比较好的、有着广阔应用前景的新型控制算法.仿真结果验证了这一新型算法的可行性.     

多变量生物发酵过程的解耦控制

把非线性系统的逆系统方法与神经网络非线性辨识技术相结合，提出了一种基于神经网络逆系统的发酵过程多变量解耦控制策略．当过程模型缺乏足够的先验知识时，所提出的解耦控制策略对多变量非线性连续发酵过程取得了良好的控制性能．仿真结果表明，提出的解耦控制方法能够适应过程模型的不确定性和参数的时变性，具有较强的鲁棒性．克服了基于微分几何理论的逆系统解耦控制方案依赖于过程模型和对模型参数变化很敏感的缺点．     

多层局部回归网络的非线性系统预测模型

提出采用多层局部回归神经网络建立多变量非线性系统多步预测模型的方法,神经 网络模型可提供多步预测控制所需要的系统输出预测值及输出向量对控制向量的雅可比矩 阵．仿真试验表明这种动态神经网络的预测模型具有较高的精度．     

非线性多变量电液伺服系统解耦自适应控制

本文结合非线性多变量电液伺服系统控制，提出了一种新颖的广义最小方差预测校正参考模型自适应解耦控制，将参考模型控制，预测控制的校正思想和广义最小方差自适应控制相结合。该方法不需研究非线性环节的模型，算法简捷。     

基于递归神经网络的多变量系统预测控制

针对线性PID控制器系数难以整定的问题，构造了一种用神经网络实现的非线性PID控制器．多个具有相同结构的非线性PID控制器并联，对多变量系统实现解耦控制器．结合预测控制的思想，提出两种控制方案．第一种是在递归多步预测的基础上，在广义最小方差目标函数下实现控制，第二种利用多步预测目标函数在线修正解耦控制器的权值．仿真实验表明这两种方法的有效性．     

Hammerstein-Wiener非线性系统的模糊预测控制

针对输入和输出受约束的Hammerstein-Wiener型非线性系统,提出一种基于T-s模糊模型的非线性预测控制算法,并用Lyapunov函数分析系统稳定性.通过建立T-S模糊模型,将预测控制器设计中的非线性优化问题转化为相应的线性优化问题;通过离线设计状态反馈控制律,在线实施符合条件的反馈控制律,极大程度地提高了在...     

基于PSO算法的HVAC系统LSSVM预测控制

针对暖通空调(HVAC)系统,提出一种基于粒子群优化(PSO)算法和最小二乘支持向量机(LSSVM)的预测控制方法。该方法利用LSSVM建立HVAC系统预测模型并预测系统的输出值,引入输出反馈和偏差校正以克服模型失配等因素引起的预测误差,以此构造加权预测控制性能指标。由PSO算法滚动优化得到系统的最优控制量。利用该控制方法对一个HVAC系统进行仿真实验,结果表明该方法具有较好的控制效果。     

Wiener型系统基于神经网络的在线训练算法广义预测控制

利用RBF神经网络在训练算法和广义预测控制算法进行了Wiener型非线性模型预测控制的研究，仿真表明这种做法是可行的。     

水压频率的递归网络灵敏度预测控制研究

提出一种对水轮发电机组水压频率进行综合调节的记忆递归网络灵敏度预测控制器．控制器由预测网络和控制网络组成，预测网络向控制网络提供控制灵敏度信号．两个网络均根据学习和控制的收敛与稳定性定理自适应学习．仿真结果表明控制器能在线实时控制具有非线性、时变、多变量特性的水轮发电机组，有效控制水压．     

基于人工神经元网络模型的预测控制研究

研究了基于人工神经元网络模型的非线性预测控制，所采用的网络为一种将线性模型与多层前向网络相结合的ＤＬＦ网络，仿真结果表明，该“混合网络”易训练，收敛速度可大大加快，在ＤＬＦ模型的基础上，本文研究了一种非线性预测控制算法，它的显著特点是在线计算量小。对于一非线性过程－球形罐液位的仿真结果表明，基于ＤＬＦ的非线性预测控制效果颇佳。     

非线性Hammerstein-Wiener模型辨识预测控制

为解决工业过程控制领域中非线性系统的模型辨识与预测控制问题,提出一种基于BP神经网络模型的预测控制策略,采用一种分段最小二乘支持向量机辨识Hammerstein-Wiener模型系数的方法建立非线性预测控制器.利用BP神经网络训练预测控制输入序列和拟牛顿算法求解非线性预测控制律,从而实现了一种基于支持向量机Hammerstein-Wiener辨识模型的非线性预测控制算法.仿真实验验证了该算法的有效性和可行性.     

基于神经网络的永磁同步电机广义预测控制

介绍了一种基于神经网络的永磁同步电机矢量控制系统的广义预测控制方法.通过分析永磁同步电机数学模型,采用带有延时结构的多层前向神经网络作为预测模型,进行非线性广义预测控制.控制算法是基于非线性激励函数的局部线性思想,将预测模型处理成线性和非线性两部分,并用线性预测控制方法求得控制律,简化了计算.仿真结果表明,利用该法建立的永磁同步电机调速系统,具有良好的控制效果.     

基于动态BP网络误差修正的广义预测控制

针对建模误差对非线性系统预测控制鲁棒性的影响，提出了一种基于动态Bp网络的广义预测控制算法。该算法运用动态Bp网络对模型预测误差进行在线补偿，以提高预测精度。仿真结果证明了本文提出的广义预测控制算法对于非线性系统是有效的。