非线性系统神经网络预测控制研究进展

被引：53

作者：

戴文战 ^{[1
]}

娄海川 ^{[1
]}

杨爱萍 ^{[2
]}

机构：

[1] 浙江理工大学自动化所

[2] 浙江财经学院

来源：

控制理论与应用 | 2009年 / 26卷 / 05期

基金：

浙江省自然科学基金;

关键词：

非线性系统; 神经网络; 预测控制; 稳定性; 收敛性;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

神经网络由于其在非线性系统建模与优化求解方面的优势,被广泛应用于预测控制中,形成了各种各样的神经网络预测控制算法.本文系统地评述了非线性系统神经网络预测控制系统中的模型选取、控制器优化、控制系统结构设计以及收敛性理论等研究现状,分析了非线性系统神经网络预测控制算法存在的问题和今后的研究方向.

引用

页码：521 / 530

页数：10

共 63 条

[1] 基于改进PSO算法的过热汽温神经网络预测控制 [J].

肖本贤 ;

王晓伟 ;

朱志国 ;

刘一福 .

控制理论与应用, 2008, (03) :569-573

[2] 利用结构逼近式混合神经网络实现间歇反应器的建模 [J].

曹柳林 ;

李晓光 ;

王晶 .

化工学报, 2008, (04) :958-963

[3] 基于逆模型区间优化的神经网络预测控制 [J].

王世虎 ;

沈炯 ;

李益国 .

中国电机工程学报, 2007, (26) :115-120

[4] 基于神经网络与多模型的非线性自适应广义预测控制 [J].

石宇静 ;

柴天佑 .

自动化学报, 2007, (05) :540-545

[5] 基于神经网络的迭代优化预测控制 [J].

李素杰 ;

申东日 ;

陈义俊 ;

李月英 .

计算机仿真, 2006, (10) :147-150

[6] 基于RBF神经网络预测模型的VLSI生产线智能控制算法 [J].

王令群 ;

郑应平 ;

潘石柱 .

控制与决策, 2006, (03) :336-338+351

[7] 基于神经网络的时滞系统预测控制 [J].

宗晓萍 ;

冯贺平 .

自动化技术与应用, 2005, (12) :6-8

[8] 基于小波网络模型的EPI过程的控制和优化 [J].

黄德先 ;

金以慧 ;

张杰 ;

MORRIS Julian .

控制工程, 2005, (04) :357-360

[9] 基于神经网络的非线性系统多步预测控制 [J].

张日东 ;

王树青 ;

不详 .

控制与决策 , 2005, (03) :332-336

[10] 神经网络非线性预测优化控制及仿真研究 [J].

魏东 ;

张明廉 ;

支谨 .

系统仿真学报, 2005, (03) :697-700+725

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