【摘 要】
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针对模型预测控制(model predictive control,MPC)优化求解中占用资源较多、实时性较低且实现相对复杂的问题,该文提出了一种基于现场可编程模拟阵列(field programmable ana
【机 构】
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浙江大学控制科学与工程学院流程生产质量优化与控制国际联合研究中心;
【基金项目】
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国家重点研发计划资助项目(2017YFA0700300);NSFC-浙江两化融合联合基金资助项目(U1509209);国家自然科学基金资助项目(61773340);中央高校基本科研业务费专项(2018QNA5011)
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针对模型预测控制(model predictive control,MPC)优化求解中占用资源较多、实时性较低且实现相对复杂的问题,该文提出了一种基于现场可编程模拟阵列(field programmable analog array,FPAA)模拟神经网络的快速模型预测控制算法。通过FPAA模拟电路来实现基于连续神经网络的二次规划求解,有效规避了离散神经网络的收敛性问题,具有求解速度快、占用资源小、简单易实现的特点;通过平移变换和尺度变换方法,解决FPAA模拟电路的信号限制。最后该文给出了FPAA模拟神经网络预测控制软硬件设计方案并通过实验验证了该算法的有效性。
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