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利用前馈神经网络建立对象的非线性预测模型,在不同工作点做阶跃响应,建立其局部线性模型.用隶属函数将局部线性模型加权得到全局线性模型.全局线性模型用于滚动优化,非线性模型用于预测系统输出和校正线性模型,实现非线性预测控制.仿真结果表明该方法控制效果良好,可满足实时要求.
基于神经网络非线性模型的多级工作点阶跃响应扩展DMC预测控制
【摘 要】
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利用前馈神经网络建立对象的非线性预测模型,在不同工作点做阶跃响应,建立其局部线性模型.用隶属函数将局部线性模型加权得到全局线性模型.全局线性模型用于滚动优化,非线性
【机 构】
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上海交通大学自动化研究所,200030
【出 处】
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控制与决策
【发表日期】
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2000年3期
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