【摘 要】
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提出了一种具有无静差跟踪性能的Hénon混沌系统广义预测控制快速算法.采用改进的时变遗忘因子递推最小二乘方法辨识混沌系统,通过在常规广义预测控制性能指标函数中引入前馈
【机 构】
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燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室,大庆石油学院应用技术学院,
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提出了一种具有无静差跟踪性能的Hénon混沌系统广义预测控制快速算法.采用改进的时变遗忘因子递推最小二乘方法辨识混沌系统,通过在常规广义预测控制性能指标函数中引入前馈增益矩阵与柔化矩阵,并将MP神经元网络与BP算法相结合在线调整柔化因子,实现系统对参考信号的无静差快速跟踪.该算法避免了矩阵求逆计算,能够很好地跟踪参考信号.仿真结果验证了该方法的有效性.
A fast generalized predictive control algorithm for Hénon chaotic system with no static tracking performance is proposed. The improved time-varying forgetting factor recursive least square method is used to identify the chaotic system. By introducing the feedforward function into the generalized predictive control performance index function, Gain matrices and soften matrices, and the MP neural network and BP algorithm are combined to adjust the softening factor online to realize the fast tracking of the reference signal without any static difference. This algorithm avoids matrix inversion calculation and can track well Reference signal.The simulation results verify the effectiveness of this method.
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