神经网络非线性预测控制算法及其应用

"基于神经网络的非线性预测函数控制 (2001年)，浙江大学工业控制技术国家重点实验室" 本文深入探讨了如何利用神经网络来构建非线性预测函数控制（NPFC）策略，以应对工业过程中常见的非线性挑战。作者张泉灵和王树青提出了一种新的神经网络多步预估器结构，该结构专门用于连续带搅拌反应器（CSTR）过程的动态建模。他们建立了一个基于人工神经元网络（ANN）的动态模型，以准确预测系统的未来行为。 传统的模型预测控制（MPC）算法主要适用于线性系统，但面对非线性系统时往往表现不佳。当系统非线性程度较弱时，可以通过模型参数在线辨识或鲁棒控制设计来补偿模型失配。然而，对于强非线性系统，采用常规线性MPC策略难以取得理想的效果。非线性模型预测控制（NMPC）则能够更有效地处理这些问题。 文章引用了其他研究者的工作，如Rohit等人和Mutha等人的研究，这些研究表明NMPC在非线性过程控制中可以显著优于线性MPC。此外，Michael对NMPC的当前状况进行了总结，并对其未来发展方向进行了展望。 本文的核心贡献在于提出了一种基于神经元网络的非线性预测函数控制方法。预测函数控制（PFC）通常依赖于精确的过程模型，而神经网络作为PFC的内部模型，能够适应和学习复杂的非线性关系。文中采用的是一种称为拟牛顿法的非线性在线滚动优化算法——Davidon-Fletcher-Powell（DFP）算法，以解决实时优化问题。 仿真结果证明，基于ANN的NPFC不仅具有出色的抗干扰能力和设定值跟踪性能，而且相对于传统的PID控制器，其控制效果更优，是解决非线性控制问题的有效手段。这一方法为非线性系统的控制提供了一种新的、灵活的工具，展示了神经网络在复杂控制问题中的潜力。 这篇文章对神经网络在非线性预测控制领域的应用进行了深入研究，为理解和开发更加适应非线性系统的控制策略提供了宝贵的理论基础和技术参考。