基于神经网络的非线性系统预测函数控制  

Neural network based predictive functional control for nonlinear systems

作　　者：张日东[1] 王树青[1] 

机构地区：[1]浙江大学先进控制技术研究所工业控制技术国家重点实验室

出　　处：《控制理论与应用》2007年第6期949-953,958,共6页Control Theory & Applications

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60421002)

摘　　要：针对离散非线性系统,利用神经网络非线性激励函数的局部线性表示,提出一种可用于非线性过程的神经网络预测函数控制方法并给出了控制律的收敛性分析.该方法将复杂的神经网络非线性预测方程转化成直观而有效的线性形式,同时利用线性预测函数方法求得解析的控制律,避免了复杂的非线性优化求解,仿真结果表明了算法的有效性.A neural network predictive functional control method and its convergence analysis for discrete nonlinear systems are presented by using the local lineadzation of nonlinear activation functions. The method gives a direct and effective multi-step predicting method and uses linear methods to obtain the control law and avoids the complicated nonlinear optimization. Simulation results are presented in the article showing the efficiency of this method.

关 键 词：神经网络模型 预测函数控制 非线性过程 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]