神经网络驱动的非线性系统多步预测控制算法及其收敛性研究

本文主要探讨了一种基于神经网络的非线性系统多步预测控制方法，针对离散非线性系统的复杂性，研究者利用非线性激励函数的局部线性表示来简化处理。这种方法的核心思想是通过将非线性系统分解为线性和非线性两部分，将原本复杂的多步预测问题转化为相对直观和易于处理的线性形式。作者设计了一个神经网络模型，该模型能够捕捉非线性系统的动态特性，并通过线性预测控制理论来求解控制律，从而避免了传统的非线性优化问题，这在实际应用中可以显著降低计算复杂度和提高控制效率。 作者张日东和王树青在浙江大学先进控制技术研究所及工业控制技术国家重点实验室的研究中，详细阐述了控制律的收敛性分析，证明了这种方法在保证控制性能的同时，具有良好的稳定性和鲁棒性。他们通过仿真结果展示了这种方法的有效性，证实了它能够在实际的非线性过程中提供精确和稳定的多步预测控制，这对于许多工业过程控制，如化工、电力、航空航天等领域都具有重要的实践价值。 关键词"神经网络模型"、"预测控制"和"非线性过程"突出了论文的主要技术路径和应用背景，表明了这项工作对于发展和改进现代控制理论和技术的重要性。这篇论文不仅提供了理论分析，还提供了实证支持，对于理解如何在非线性系统中利用神经网络进行有效预测和控制具有很高的参考价值。 这篇文章为解决非线性系统控制问题提供了一种创新且实用的方法，其理论分析和实验验证都表明了其在实际工程中的应用潜力。对于那些关注非线性控制和人工智能在控制系统中的融合的读者来说，这篇文章是一个深入研究的重要资源。