基于神经网络的非线性预测控制综述

被引：27

作者：

陈增强

袁著祉

张燕

机构：

[1] 南开大学自动化系

[2] 南开大学自动化系天津

[3] 天津

来源：

控制工程 | 2002年 / 04期

关键词：

预测控制; 神经网络; 非线性系统; 非线性预测控制; 工业过程控制;

D O I：

10.14107/j.cnki.kzgc.2002.04.002

中图分类号：

TP273.5 [];

学科分类号：

080201 ; 0835 ;

摘要：

基于神经网络的非线性预测控制是智能控制中的重要前沿课题 ,在工业过程控制领域有着非常大的应用前景。从预测方式、控制律求解方法和典型应用等几个角度对基于神经网络的非线性预测控制做了综述。对其中的关键技术做了深入阐述。并指明了今后的发展方向

引用

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页数：5

共 13 条

[1] 涤纶片基拉膜生产线横向分布神经网络自校正预测控制 [J].

陈增强 ;

袁著祉 ;

刘忠信 ;

李翔 ;

李少远 ;

王群仙 .

自动化学报, 2001, (03) :332-337

[2] 基于多层局部回归神经网络的多变量非线性系统预测控制 [J].

刘贺平 ;

张兰玲 ;

孙一康 .

控制理论与应用, 2001, (02) :298-300

[3] 基于阻尼最小二乘法的神经网络预测偏差补偿自校正控制器 [J].

林茂琼 ;

陈增强 ;

袁著祉 .

信息与控制, 2000, (01) :27-33

[4] 基于神经元网络的非线性系统间接自校正预测控制器 [J].

陈增强 ;

袁著祉 ;

车海平 ;

贺江峰 .

南开大学学报(自然科学版), 1999, (03) :53-57+154

[5] 基于小波网络动态补偿的广义预测控制器 [J].

王群仙 ;

李少远 ;

李焕芝 ;

陈增强 ;

袁著祉 .

自动化学报, 1999, (05) :701-704

[6] 多步预测性能指标函数下的神经网络逆动态控制方法 [J].

靳其兵 ;

王建辉 ;

顾树生 ;

不详 .

控制与决策 , 1999, (04) :21-26

[7] 基于神经网络的非线性前馈补偿广义预测自校正控制器 [J].

李翔 ;

陈增强 ;

袁著祉 .

南开大学学报(自然科学版), 1999, (02) :52-56

[8] 一类神经网络智能PID控制算法的分析与改进 [J].

李奇 ;

李世华 .

控制与决策, 1998, (04) :3-5

[9] 基于神经网络的二次逼近非线性自适应预测控制器 [J].

陈增强 ;

车海平 ;

贺江峰 ;

袁著祉 .

电路与系统学报, 1998, (01) :26-32

[10] 基于BP网络的PID型预测自校正控制器 [J].

王群仙 ;

陈增强 ;

袁著祉 .

控制与决策, 1998, (02) :90-93

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