基于混沌—神经网络模型最优控制及应用

被引：4

作者：

窦春霞

机构：

[1] 燕山大学电气工程学院河北秦皇岛

来源：

系统工程学报 | 2004年 / 03期

关键词：

神经网络; 最优控制; 混沌时间序列; Lyapunov指数; 鲁棒性;

D O I：

暂无

中图分类号：

O232 [最优控制];

学科分类号：

摘要：

由于非线性混沌时间序列内部确定的规律性,其重构相空间具有高精度短期预测性.为此,为了实现非线性、大时滞系统的自适应控制,文章根据具有混沌特性非线性、大时滞系统的时间序列重构相空间,计算相空间饱和嵌入维数、最大Lyapunov指数和系统的可预报尺度,并以此为指导,建立神经网络预测模型对系统作高精度的短期预测;在此基础上,通过反馈校正,将校正误差和控制增量引入性能函数寻优得最优控制决策,实现了对非线性、大时滞系统高精度的自适应预测控制.将该控制决策应用在锅炉过热汽温控制中,仿真表明该控制的有效性、快速性和鲁棒性.

引用

页码：229 / 233

页数：5