改进的GPC在网络控制系统时延问题中的应用  

Improved GPC Applied in Network Control Systems with Delay

作　　者：邓娜[1] 王晓凯[1] 

机构地区：[1]山西大学物理电子工程学院,山西太原030006

出　　处：《计算机仿真》2010年第6期199-202,共4页Computer Simulation

基　　金：山西省科技攻关项目(2006031154)

摘　　要：针对网络控制系统的时延具有随机、时变的特性,常会出现控制效果不理想的问题提出了动态BP网络误差修正的广义预测控制。在BP神经网络中加入误差动态反馈环节,形成动态补偿的神经网络模型,通过动态BP网络建立误差的预测模型,采用误差预测值对传统广义预测控制的输出预测值进行修正。仿真结果表明,将算法应用到时延网络控制系统当中能取得较好的控制效果。Since the control effect of networked control system is not often so effective when time - delay exists , the paper proposes a GPC based on error correction using dynamic BP neural network. Add a dynamic error feedback link to BP neural network, form the neural network model which has a dynamic compensation, set up a predictive error model with dynamic BP neural network to compensate the output value of traditional GPC. The simulation results show that the algorithm applied in networked control system has better performance.

关 键 词：广义预测控制 动态补偿 人工神经网络 网络控制系统 时延 

分 类 号：TP273[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]