【摘 要】
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该文在分析大量国内外文献的基础上,对于预测控制的基本思想和设计方法进行了详尽的分析.该文设计了两种控制方案-BP网络动态矩阵控制和Hopfield网络广义预测控制.由于基于阶
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该文在分析大量国内外文献的基础上,对于预测控制的基本思想和设计方法进行了详尽的分析.该文设计了两种控制方案-BP网络动态矩阵控制和Hopfield网络广义预测控制.由于基于阶跃响应模型的动态矩阵控制算法是描述过程动态行为的信息,很容易从工业现场直接获得,所以该文对前者进行了重点分析,它的控制思想是:用BP网络辨识系统的模型,提高预测精度,将BP网络与动态矩阵控制结合起来组成刘经网络预测控制器,避免了在线求逆这一繁杂的计算,同时提出了改进控制量算法,并通过改变一些参数,给出了对系统输出影响的仿真,大量的仿真表明此方案是可行的,将神经网络应用于广义预测控制的研究目前还只是一个开始,因此该文只进行了一些初步探讨,把问题的变量对应于网络的状态,进而求出问题的最优解,仿真说明跟踪效果较好.同时,该文还简单介绍了热力网的单片机控制系统和PWM调速系统.热力网预测控制系统的研究对推动预测控制理论及其应用研究的发展和提高生产力有着重要意义.
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