神经网络驱动的非线性系统多步预测控制策略

"基于神经网络的非线性系统多步预测控制 (2005年)——浙江大学先进控制技术研究所" 本文研究的是非线性系统的控制问题，特别是在2005年由张日东和王树青在《控制与决策》期刊上发表的研究成果。他们提出了一种基于神经网络的多步预测控制方法，专门针对离散非线性系统。这种控制策略的核心是利用非线性激励函数的局部线性表示来简化复杂系统的建模和控制。 在传统的非线性控制系统设计中，由于非线性特性，预测控制的计算通常非常复杂，需要解决非线性优化问题。然而，张日东和王树青的方法巧妙地将非线性系统分解为两部分：一个简单的线性部分和一个非线性部分。这样，他们能够将原本复杂的非线性多步预测方程转化为直观且易于处理的线性形式。 通过这种方式，他们能够应用线性预测控制策略来求解控制律，从而避免了直接解决非线性优化问题的困难。线性预测控制方法以其高效和易于实现的特点，为求解控制输入提供了便捷的途径。作者还进行了控制律的收敛性分析，确保了这种方法的稳定性。 在实际应用中，这种方法的效率和有效性得到了验证。通过仿真结果，他们展示了提出的神经网络多步预测控制算法能够在控制离散非线性系统时，实现准确的预测和有效的动态性能。 这一研究对于理解和应用神经网络在非线性系统控制中的作用具有重要意义，特别是在工业控制、自动化和其他领域，可以为解决实际工程问题提供理论支持和技术手段。此外，该工作对于后续的非线性控制理论研究以及神经网络在控制领域的进一步应用也产生了积极影响。 关键词：神经网络模型，预测控制，非线性过程，线性预测控制，局部线性化 中国分类号：TP273（代表自动化技术和自动控制） 文献标识码：A（表示该文章属于学术研究论文）