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基于ANN模型的非线性自校正预测控制器
非线性多变量系统 自校正预测控制 人工神经网络
2008/12/25
采用局部建模和线性化方法,提出了一种基于人工神经网络(Artificial Neural Network
--ANN)模型的非线性自校正预测控制算法.仿真实例表明,所提控制策略可有效地
控制某些未知多变量非线性动态系统.
为对复杂非线性系统进行辨识建模和实施有效控制，分析了基于神经网络的非线性系统逆模型的辨识和控制原理，研究了基于神经网络的非线性系统逆模型补偿的复合控制方法。基于复合控制思想，对常规PID控制器+前馈神经网络逆模型补偿的复合控制结构方案进行了仿真。仿真结果表明，基于神经网络的非线性系统逆模型补偿的复合控制结构方案是有效的、相对简单的网络结构，可提高逆模型的泛化能力和非线性系统的控制精度。
基于最优控制的ANN驾驶员模型与仿真分析
2007/12/13
Abstract在分析驾驶员行为特性和行为操纵的基础上 ,根据预测跟随理论 ,建立了驾驶员预测控制神经网络 (ANN)模型 ;提出了用最优控制方法确定ANN模型参数的计算方法 ,采用遗传算法 (GA)进行全局优化保证参数的收敛 .对飞机俯仰角操纵进行仿真计算 .结果表明 ,所建立的驾驶员模型考虑了系统的非线性因素 ,实现了多输入多输出功能 ,具有智能特点 .
基于ANN的非线性系统GPC算法及仿真研究
非线性系统
神经网络
广义预测控制
2007/8/27
Abstract将神经网络(ANN)技术应用于常规GPC算法, 设计了基于ANN的非线性系统GPC结构方案,并对其控制原理和控制算法进行研究.基于ANN高度非线性映射等特性, 运用数字仿真方法, 对所设计的控制结构方案进行仿真研究.仿真结果显示, 基于ANN的非线性系统GPC结构方案合理可行, 并取得了满意的控制效果.