RBF神经网络直接广义预测控制提升多变量非线性系统实时性

本文主要探讨了多变量非线性系统的径向基函数(RBF)直接广义预测控制（GPC）算法的研究。研究者针对一类参数未知的多输入多输出非线性系统，提出了一种新颖的控制策略，旨在提高广义预测控制算法的实时性能。传统的广义预测控制通常涉及复杂的迪奥芬廷方程求解和矩阵逆运算，这些计算在实时应用中可能成为瓶颈。通过采用径向基神经网络，该算法避免了这些数学难题，直接估计控制增量，减少了计算负担。 算法的关键步骤包括将非线性系统转换为多变量时变线性系统，这样便于利用径向基神经网络的逼近能力。神经网络的权重，即控制器参数向量中的未知部分，会根据系统的跟踪误差进行自适应调整。这种自适应调整确保了控制策略能够随着系统的动态变化而自我优化，从而实现更精确的控制效果。 理论分析部分证明，通过这种方法，系统跟踪误差能够收敛到原点附近的一个有限区域内，这意味着控制精度得到了保证。仿真结果进一步证实了该算法的有效性和实用性，表明它能够在实际情况下有效管理非线性系统的复杂行为，并提供良好的控制性能。 文章的作者是李桂秋副教授和陈志旺讲师，他们分别在计算机应用、计算机教育和预测控制等领域有着扎实的研究背景。他们的合作为多变量非线性系统控制领域提供了一个创新的解决方案，有望推动自适应控制和广义预测控制技术的发展，特别是在工业自动化和嵌入式系统应用中。 这篇论文的重要贡献在于提出了一种高效且自适应的RBF直接广义预测控制算法，为处理多变量非线性系统提供了新的途径，对于提升控制系统的实时性和准确性具有重要意义。