【摘 要】
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本文介绍了一种改进的非线性系统的神经网络预测控制(NNPC)方法.引入了两个非线性系统并用神经网络对它们进行了建模.通过一个给定的优化函数来得到控制信号,其中的优化函数
【机 构】
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南开大学信息技术科学学院 天津 300071
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本文介绍了一种改进的非线性系统的神经网络预测控制(NNPC)方法.引入了两个非线性系统并用神经网络对它们进行了建模.通过一个给定的优化函数来得到控制信号,其中的优化函数不仅考虑了网络模型输出值与给定信号的差值还考虑了控制信号的变化量以及误差的变化量.文章中运用BP算法来训练神经网络,并且通过在两个典型非线性系统上所做的仿真实验结果说明了此种控制方法的有效性。
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