动态BP神经网络驱动的预测控制：误差补偿与鲁棒性提升

本文主要探讨了基于神经网络的预测控制模型在工业过程控制中的应用。针对动态矩阵控制(DMC)算法在实际应用中常见的模型失配问题，作者提出了一种创新的解决方案。传统的DMC算法依赖于线性或弱非线性对象的阶跃响应系数建立预测模型，然而这在面对模型误差、环境干扰和实际系统非线性特性时可能会导致控制性能下降。 为了克服这些问题，研究者利用动态BP神经网络的在线学习能力，构建了一个能够实时调整权值的动态组合预测器。这种新型的预测控制算法通过结合预测模型和神经网络预测误差补偿机制，有效地降低了模型失配的影响，提升了预测精度，并增强了算法的鲁棒性。神经网络部分扮演了动态误差补偿的角色，通过对历史误差信息的学习，能够捕捉到预测模型未包含的不确定性因素，预测未来的误差，从而实现对模型误差的动态补偿。 相比于基于在线辨识的传统方法，该神经网络预测控制模型的优势在于对结构化建模误差具有更好的鲁棒性，对随机噪声干扰也更为抵抗。然而，建立精确的误差数学模型仍然是一个挑战，尤其是当涉及到复杂的非线性过程时。本文的工作提供了一个创新的思路，即通过神经网络的“黑盒”特性来解决这个问题，使得预测控制算法在面对复杂动态环境时更具适应性和有效性。 总结来说，本文的核心贡献在于提出了一种结合神经网络和动态矩阵控制的预测控制策略，通过在线误差补偿，提高了控制系统的稳定性和性能，对于工业过程控制领域的复杂系统有着重要的实践价值。