混沌神经网络预测控制：非线性系统鲁棒控制策略

本文主要探讨的是"基于混沌机制的神经网络预测控制及仿真研究"，发表于2007年的《河南理工大学学报（自然科学版）》第26卷第1期。作者王科平、吴水和王福忠针对一类未知、时滞和非线性系统的预测控制问题，提出了创新的控制算法。他们改良了Elman动态回归神经网络，通过融入混沌机制，解决了传统Elman网络在处理复杂问题时容易陷入局部极值点的问题。混沌机制的引入使得网络能够利用全局游动特性，加快了系统辨识的速度，并提高了控制性能。 Elman动态回归神经网络通常用于非线性系统建模，其内部状态的反馈机制使其在处理动态信息方面更具优势。然而，标准的BP算法（Backpropagation）在实际应用中存在收敛速度慢、容易陷入局部最优解的问题。为解决这些问题，作者们借鉴了非线性优化方法，尤其是混沌理论，这种全球搜索的特性有助于网络避免局部极小值，从而提升网络的学习能力和预测控制的准确性。 混沌机制赋予了神经网络更强大的全局优化能力，这在非线性预测控制中尤为关键，因为它能有效地应对非线性系统的复杂动态。文章强调，尽管对于线性系统预测控制的研究已经相当成熟，但在非线性系统的控制领域，混沌神经网络预测控制算法展现出了显著的鲁棒性和良好的控制跟踪性能，这对于工业过程控制的实际应用具有重要意义。 本文的关键技术包括混沌机制、动态回归神经网络、广义预测控制（GPC）以及鲁棒性分析，这些都在文中得到了详细的讨论和验证。通过仿真结果，作者证明了该算法在非线性系统预测控制中的优越性，特别是在处理未建模动态方面的稳健性和控制效果。因此，这项研究不仅推动了神经网络在非线性控制领域的前沿发展，也为实际工业生产过程中的复杂控制提供了新的解决方案。