【摘 要】
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针对一类具有时滞的非线性系统,提出一种简单的非线性预测控制方法,利用动态BP神经网络建模,作为非线性系统的预测模型,并利用实时输出数据进行误差校正,在采样区间内进行迭
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针对一类具有时滞的非线性系统,提出一种简单的非线性预测控制方法,利用动态BP神经网络建模,作为非线性系统的预测模型,并利用实时输出数据进行误差校正,在采样区间内进行迭代优化.与通用的DMC控制算法相比,该方法不仅实时运算量小,鲁棒性强,动态性能也比较平衡.对一非线性严重的双线性对象的仿真实验表明,控制的动态性能明显优于一般的线性DMC预测控制.
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