基于机器人的神经网络预测控制算法  

A Neural Network Predictive Control Algorithm Based on Robot

作　　者：陈虹[1] 梁文彬[1] 李宗宝[1] 董航飞[1] 

机构地区：[1]扬州大学能源与动力工程学院,江苏扬州225009

出　　处：《计算机技术与发展》2008年第8期65-67,71,共4页Computer Technology and Development

基　　金：江苏省自然科学研究指导性计划项目(KK0410182)

摘　　要：针对预测控制机理在处理非线性模型控制存在较大的困难,提出了将BP神经网络和广义预测控制(GPC)相结合后应用于网络控制系统的思想,构造了神经网络预测控制算法,其实质是用BP神经网络作为预测模型,产生预测信号,对系统进行反馈校正,并通过误差迭代求取广义预测的最优控制律,从而克服了对非线性系统难以辨识模型的困难,利用神经网络"黑箱"的功能达到对非线性系统的预测控制。以机器人为控制对象进行仿真,取得了较好的控制效果。With the big difficulty when using predictive control theory do with the nonlinear control,puts forward an idea of using predictive control and BP neural network combining theory in the networked control system. It constructs the neural network predictive control algorithm. Actually it solves the control law by BP neural networks for it can approach the function very well. At last, choose robot as the research object to simulate, the result shows the effectiveness of the scheme.

关 键 词：预测控制 BP神经网络 机器人 

分 类 号：TP273[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]