非线性系统神经网络预测控制研究进展  

An overview of neural network predictive control for nonlinear systems

作　　者：戴文战[1] 娄海川[1] 杨爱萍[2] 

机构地区：[1]浙江理工大学自动化所,浙江杭州310018 [2]浙江财经学院,浙江杭州310035

出　　处：《控制理论与应用》2009年第5期521-530,共10页Control Theory & Applications

基　　金：教育部高等学校博士学科点专项基金资助项目(20070338002);浙江省科技计划重点资助项目(2007C21G2060025);浙江省自然科学基金资助项目(Y607556).

摘　　要：神经网络由于其在非线性系统建模与优化求解方面的优势,被广泛应用于预测控制中,形成了各种各样的神经网络预测控制算法.本文系统地评述了非线性系统神经网络预测控制系统中的模型选取、控制器优化、控制系统结构设计以及收敛性理论等研究现状,分析了非线性系统神经网络预测控制算法存在的问题和今后的研究方向.Neural network theory is widely applied to predictive control system because of its superiority in dealing with nonlinearities therein. Meanwhile, various algorithms for neural network predictive control have been put forward. For the neural network predictive control, we separately review the guideline for adopting predictive model, the optimization method for controller, the architecture strategy, and the existing problems as well as the research directions.

关 键 词：非线性系统 神经网络 预测控制 稳定性 收敛性 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]