ANN驱动的非线性系统GPC算法仿真：优化与控制效果

本文主要探讨了如何将神经网络（Artificial Neural Network, ANN）技术融入到传统的广义预测控制（Generalized Predictive Control, GPC）算法中，以处理非线性系统控制问题。在传统GPC算法中，对于强非线性对象的控制往往面临挑战，因此，作者提出了一个创新的思路，即基于ANN的非线性系统GPC结构方案。该方案利用了ANN的高度非线性映射特性，能够有效地拟合和处理复杂的非线性关系。 文章首先介绍了背景，指出在非线性系统控制领域，ANN能够提供强大的函数逼近能力，这对于提高控制性能至关重要。然后，作者详细阐述了基于ANN的GPC控制原理，可能包括神经网络模型的构建、预测模型的选择、以及预测误差的最小化策略。他们可能采用了自适应学习规则，使网络能够在线调整权重，以适应不断变化的系统动态。 在控制算法的设计部分，文章可能涉及了数据预处理、模型训练、控制器参数优化以及仿真环境的设定。通过数字仿真方法，研究人员模拟了非线性系统的运行，并对比了基于ANN的GPC与传统方法的性能。仿真结果表明，这种新型的控制结构方案在保持预测精度的同时，显著提高了系统的稳定性，并实现了满意的控制效果。 此外，作者还强调了实验过程中可能遇到的关键技术，如ANN模型的训练效率、过拟合和欠拟合的防止，以及如何确保控制器的实时性和鲁棒性。他们通过对仿真结果的深入分析，证明了基于ANN的非线性系统GPC是切实可行且有效的控制策略，这对于未来的非线性系统控制研究具有重要的参考价值。 本文的关键词集中在“非线性系统”、“神经网络”和“广义预测控制”，这些核心概念贯穿全文，展示了作者在该领域的专业知识和深入研究。这篇文章为解决复杂非线性系统控制问题提供了一种创新的解决方案，具有很高的实用性和理论价值。