BP神经网络改进的非线性广义预测控制:仿真验证与应用
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更新于2024-08-12
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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。
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