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题名基于α阶逆的大时滞非线性动态矩阵控制
被引量：3
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作者
李华
黄鲁江
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机构
兰州交通大学自动化与电气工程学院
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出处
《控制工程》
CSCD
北大核心
2009年第6期701-704,共4页
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基金
甘肃省自然科学基金资助项目(3ZS042-B25-039)
兰州市科技攻关基金资助项目(2008-1-2)
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文摘
针对一类大时滞非线性系统,提出了基于α阶逆的动态矩阵控制新方法。该方法采用BP神经网络辨识逼近原非线性系统的α阶逆系统,并与原系统串联复合组成伪线性系统;采用基于线性系统的动态矩阵预测控制方法设计系统附加控制器。在系统存在建模误差、存在扰动和模型参数发生较大变化等情况下,采用该控制方法依然具有很好的动、静态性能和很强的鲁棒性。给出了详细的设计原理和步骤,并通过大量的仿真分析与已有的大时滞非线性系统内模控制研究结果进行了比较:内模控制依赖于系统模型,当模型出现严重失配的情况下,系统性能变坏,而采用提出的方法则不依赖系统精确的数学模型,计算量小,简化了非线性系统的设计;研究与仿真结果证明了所提控制方法的有效性。
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关键词
大时滞非线性系统
Α阶逆系统
BP神经网络
动态矩阵控制
伪线性系统
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Keywords
nonlinear large-delay system
αth-order inverse system
BP neural network
dynamic matrix control
pseudo-linear system
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分类号
TP13
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于混沌神经网络预测模型的最优控制决策及应用
被引量：8
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作者
窦春霞
张淑清
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机构
燕山大学电气工程学院
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出处
《动力工程》
CAS
CSCD
北大核心
2004年第1期68-72,共5页
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基金
国家自然基金项目(No.60102002)
河北省基金项目(No.6011224)
霍英东基金项目(No.81057)
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文摘
为了实现非线性、大时滞系统的自适应控制,首先根据具有混沌特性的非线性、大时滞系统的时序列重构相空间,计算出相空间的饱和嵌入维数和最大Lyapunov指数,并以此为指导,建立混沌神经网络预测模型,该模型即便在网络输入不完整或发生变异的情况下,仍能对系统作高精度的短期预测;在此基础上,将预测模型的输出通过反馈校正,再将校正误差和控制增量引入性能函数最优,最后得到最优控制决策,实现了对非线性、大时滞系统高精度的自适应控制。最后将预测控制决策应用到非线性、大时滞的锅炉过热汽温控制中,仿真结果表明了该控制的有效性、快速性和鲁棒性。
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关键词
自动控制理论
最优预测控制决策
混沌神经网络预测模型
非线性大时滞系统
适应控制
鲁棒性
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Keywords
automatic control theory
optimal forecast control
chaos neural network forecast model
nonlinear big-lagged system
adaptive control
robustness
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分类号
O211.61
[理学—概率论与数理统计]
TP273
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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