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Non-Minimum Phase Nonlinear System Predictive Control Based on Local Recurrent Neural Networks 总被引:3,自引:0,他引:3
Abstract: After a recursive multi-step-ahead predictor for nonlinear systems based on local recurrent neural networks isintroduced, an intelligent PID controller is adopted to correct the errors including identified model errors and accumulatederrors produced in the recursive process. Characterized by predictive control, this method can achieve a good controlaccuracy and has good robustness. A simulation study shows that this control algorithm is very effective. 相似文献
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建立了新型的模型预测控制方法——预测函数控制(PFC)与传统的广义预测控制(GPC)的联系.首先推导了基于含有色噪声的自回归增量滑动平均(CARIMA)模型的预测函数控制的控制律,然后通过选取不同的基函数获取PFC控制律的形式并与GPC控制律进行比较.从而证明了在一定的基函数的选取方式下,基于CARIMA模型的PFC算法和GPC算法是等价的.揭示了PFC与GPC两者之间深刻的内在联系,为PFC的工程应用提供了理论保证. 相似文献
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本文旨在讨论GPC算法[1,2]的并行化问题,通过对原串行算法的数据流及数据相关性的分析,得到了一种三角阵列的并行算法。该算法自然导致Systolic结构,并具有良好的数值稳定性。对于一个 n阶系统而言,本算法采用O(n2)阶的处理器单元互连成三角阵列,可以把计算时间由原来的O(n3)阶(内积运算)时间提高到 O(n)阶,因而具有 O(n2)的加速比,其处理器的利用效率得到了很大提高。 相似文献
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通过对系统的信号约束,构成有约束广义预测控制问题.并实施一系列的转换步骤,将这一问题化为两个神经网络的求解平衡点问题.理论分析保证了这一求解是有约束预测控制问题的全局最优解.并设计了求解该问题的神经网络电路,使得有约束预测控制的求解能在电路的时间常数级内完成. 相似文献
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局域世界网络上流行病传播的动态行为研究 总被引:1,自引:0,他引:1
将SIS(Susceptible-Infective-Susceptible)疾病传播模型应用到局域世界复杂网络上,通过理论分析和数值仿真,详细研究了不同的SIS模型参数(传染率、治愈率)以及局域世界的大小(M)对疾病传播动态行为的影响,根据仿真研究和分析的结果提出了一些可行的控制策略. 相似文献
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基于递归神经网络的多变量系统预测控制 总被引:8,自引:0,他引:8
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. 相似文献
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提出了一种新型的广义预测控制器。由于在控制器的设计中,进行了预测误差的动态校正,并且控制器采用了比例积分型(PI)目标函数,因此该控制器对未建模动态具有很强的鲁棒性。应用低阶的模型对一个强放热的化学反应釜模型进行的仿真研究检验了该方法的有效性。 相似文献