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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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