一种有约束的神经网络预测控制方法

被引：6

作者：

周黎辉

韩璞

孙海蓉

机构：

[1] 华北电力大学动力工程系

[2] 华北电力大学动力工程系保定

[3] 保定

来源：

系统仿真学报 | 2003年 / 05期

关键词：

神经网络; 预测控制; 非线性; 黄金分割法;

D O I：

10.16182/j.cnki.joss.2003.05.033

中图分类号：

TP273 [自动控制、自动控制系统]; TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

080201 ; 0835 ; 081104 ; 0812 ; 1405 ;

摘要：

针对非线性系统的控制问题,提出了一种采用黄金分割法的神经网络预测控制算法。该算法以神经网络作为预测模型,以黄金分割法用于优化控制器,其中以系统输入的约束条件作为黄金分割法的动态搜索区间。该算法解决了控制量的范围和变化速度受约束的情况下,未知非线性系统的预测控制问题,通过仿真研究证明了该算法计算速度、稳定性和抗扰动能力。

引用

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