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基于先验知识和神经网络的非线性建模与预测控制 总被引:4,自引:2,他引:4
神经网络模型是模拟非线性系统的有力工具,它的缺陷是难以利用已有的先验知识。利用通用学习网络的建模方法,提出了一种利用先验知识和神经网络建立非线性系统模型的方法,具有简化神经网络结构、减小计算量的优点。基于这种模型利用改进的遗传算法进行优化计算,从而实现了基于先验知识和神经网络的非线性建模和预测控制。对一个悬吊系统的仿真实验说明了该算法的有效性。 相似文献
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神经网络非线性预测优化控制及仿真研究 总被引:10,自引:3,他引:10
针对暖通空调等一类时变多输入多输出非线性过程控制系统,采用神经网络作为优化反馈控制器求解优化反馈解,并利用预测控制滚动优化能够克服干扰和不确定性影响的优势,采用基于Hamilton-Lagrange方法和预测滚动优化算法训练多层前向神经网络,同时对系统中某些不能直接测量且受到多种因素影响、计算复杂的时变参数也利用神经网络进行预测,以实现对象特性的实时预测。利用该控制方法对某变风量暖通空调模型进行了仿真,优化指标取舒适性指标和耗能量之和。仿真结果表明,采用此方法,在模型不确定和存在外在干扰的情况下可以得到较好的控制效果。 相似文献
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基于Hammerstein模型的非线性自适应预测函数控制 总被引:1,自引:0,他引:1
传统的预测函数控制对非线性和多变性的实际对象控制效果不佳.采用基于Hammerstein模型的预测函数控制(PFC)内部模型辨识方法来拟合实际对象的非线性.针对实际时象的多变性,不断辨识对象,校正内部模型参数,增强控制系统适应对象变化的能力.选取正弦多项式形式的基函数并介绍了滚动优化的办法.优化性能指标选取双值指标,计算量小,精度高.整个算法线性寻优,不需要非线性模型预测控制的非线性滚动优化,输出可以应用模型参数直接计算.实验表明该方法比PID控制效果更好而且对模型失配具有很好的自适应性能. 相似文献
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非线性模型预测控制的智能算法综述 总被引:3,自引:0,他引:3
从非线性模型预测控制的预测模型建模和最优化问题求解两方面入手,介绍了近年来基于智能模型和智能优化算法的非线性系统预测控制方法,并对各种算法的特征进行了总结评述,指出了智能非线性预测控制方法存在的问题和未来的发展方向。 相似文献
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非线性双容水箱建模与预测控制 总被引:8,自引:2,他引:8
应用流体力学理论对双容水箱液位系统进行力学分析,采用机理建模方法,建立非线性数学模型。应用实测数据拟合模型参数,采用三组仿真,实测阶跃响应曲线,验证了机理模型.采用有约束一步非线性预测控制算法,并考虑了控制工程中多种实际约束问题,对双容水箱液位系统进行了实际控制。实验结果初步验证了控制算法,并进一步验证了模型的有效性。 相似文献