| 基于动态反馈神经网络的复杂系统预测控制 |
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| 引用本文： | 李秀改,黄德先.基于动态反馈神经网络的复杂系统预测控制[J].吉林大学学报(信息科学版),2004,22(4):369-372. |
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| 作者姓名： | 李秀改 黄德先 |
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| 作者单位： | 1. 清华大学,自动化系,过程控制工程研究所,北京,100084;中国科学院,自动化研究所,复杂系统与智能科学实验室,北京,100080
2. 清华大学,自动化系,过程控制工程研究所,北京,100084 |
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| 摘 要： | 在分析基于动态反馈神经网络(DRNN:Dynamic Recurrent Neural Network)的模型预测控制策略的基础上,为改善Elman网络辨识高阶系统时的计算复杂性,采用具有局部动态反馈特性的Elman网络进行线性系统状态空间模型的在线辨识.基于跟踪器型性能指标的预测控制器对系统进行滚动优化,并对动态反馈神经网络逼近状态空间模型进行了证明.对过程控制装置三容系统进行了仿真研究,通过离线训练方式获得网络初值的选择.仿真结果表明,此算法能使系统的输出保持期望轨迹,并能有效处理系统本身的输入、输出约束条件.
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| 关 键 词： | 动态反馈神经网络 模型预测控制 二次规划 动态 反馈神经网络 系统预测控制 recurrent neural network dynamic based complex systems predictive control 条件 输出约束 输入 处理系统 期望轨迹 算法 仿真结果 的选择 网络初值 训练方式 离线 仿真研究 |
| 文章编号： | 1671-5896(2004)04-0369-04 |
| 修稿时间： | 2004年3月26日 |
Model predictive control for complex systems based on dynamic recurrent neural network |
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| LI Xiu-gai.Model predictive control for complex systems based on dynamic recurrent neural network[J].Journal of Jilin University:Information Sci Ed,2004,22(4):369-372. |
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| Authors: | LI Xiu-gai |
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| Institution: | LI Xiu-gai~ |
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| Abstract: | DRNN(Dynamic Recurrent Neural Network) based MPC(Model Predictive Control) strategy is discussed. To improve the computational complexity of the Elman network's identification, linear state-space model's online identification based on local dynamic recurrent Elman network is proposed. Optimization strategy is applied with quadratic performance in predictive controller based on quadratic performance, and the approximation of the DNN to DSS(Discrete State Space) model is proved. Algorithm's validity is approved with a three-tank system with the system output can track a desired trajectory and within the limitation. |
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| Keywords: | dynamic recurrent neural network model predictive control quadratic programming |
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