BP神经网络改进的非线性广义预测控制：仿真验证与应用

本文主要探讨了基于BP神经网络的非线性广义预测控制技术，发表于2009年的《河南科技大学学报:自然科学版》第30卷第2期。广义预测控制作为一种先进的控制方法，最初在理论上得到了深入研究，并在工业控制领域展现出了优越的控制性能和鲁棒性。然而，该方法在处理模型失配和系统不确定性等实际问题时存在局限性。 针对这些缺陷，作者提出利用BP（Back Propagation）神经网络构建对象模型，这是一种基于人工神经网络的计算模型，能够处理复杂的非线性关系。通过修正误差预测值对输出预测进行补偿，这种方法旨在提高对被控对象的精确控制。通过Matlab的仿真研究，结果显示神经网络预测控制在非线性系统中的表现优异，能够有效地改善控制效果，克服了传统广义预测控制在面对强烈非线性时的挑战。 论文的关键点包括广义预测控制、BP神经网络以及非线性系统的建模和控制。在理论上，三层BP神经网络因其强大的逼近能力，被证实适用于解决非线性问题，这为非线性系统的控制提供了新的可能。具体到线性广义预测控制，它通常采用离散差分方程来描述对象动态，如公式（1）所示，其中包含了随机噪声和自适应控制元素。 通过将BP神经网络嵌入这种控制框架，作者展示了如何利用神经网络的自学习和自适应特性，动态调整控制策略以应对系统的变化，从而实现对复杂非线性系统的有效管理。总结而言，这篇文章不仅介绍了BP神经网络在非线性广义预测控制中的应用，还展示了其在解决实际工业控制问题中的潜力和优势。