多步预测控制

作品数：25被引量：136H指数：6
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执行器饱和受限不确定系统的次序优化多步预测控制被引量：4
《控制与决策》2017年第8期1499-1504,共6页张浪文 谢巍 
中国博士后科学基金项目(2016M592488);中央高校基本科研业务费专项资金项目(2017BQ098);工业控制技术国家重点实验室开放课题(ICT170340);广东省科技计划项目(2016B090927007);广东省引进创新创业团队计划项目(2016YT03G125);广州市科技项目(201707010152)
设计一种次序优化机制,提出一类饱和受限不确定系统的次序优化多步预测控制方法.将系统的输入分解成多个子集合,在各采样周期仅对其中一个集合的输入进行优化,待优化的输入保持上一优化值.针对每个输入集合,确定闭环系统的不变集条件,...
关键词：饱和受限 不确定系统 次序优化 预测控制 
非线性系统RBF神经网络多步预测控制被引量：23
《控制与决策》2014年第7期1274-1278,共5页樊兆峰 马小平 邵晓根 
国家自然科学基金项目(60974126);建设部科技计划基金项目(2013-K8-32)
针对较强非线性的控制问题,提出一种以RBF神经网络为模型的多步预测控制方法.构建多步预测模型,并给出预测误差关于控制序列的雅可比矩阵的计算方法.利用Levenberg-Marquardt(L-M)算法设计滚动优化策略,通过误差修正参考输入的方法实现...
关键词：预测控制 RBF神经网络 L—M算法 滚动优化 
基于神经网络的非线性系统多步预测控制被引量：28
《控制与决策》2005年第3期332-336,共5页张日东 王树青 
针对离散非线性系统,利用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多步预测控制方法,并给出了控制律的收敛性分析.该方法将非线性系统处理成简单的线性和非线性两部分,对复杂的非线性多步预测方程给出了直观...
关键词：神经网络模型 预测控制 非线性过程 
非线性系统多步预测控制的复合神经网络实现被引量：15
《控制与决策》1999年第4期314-318,共5页杨煜普 黄新民 许晓鸣 
提出一种基于神经网络的非线性多步预测控制。采用由线性网络和动态递归神经网络构成的复合神经网络，在此基础上将线性系统的广义预测控制器扩展为非线性系统的多步预测控制器。通过对非线性过程ＣＳＴＲ的仿真表明，该方法的稳定性和...
关键词：非线性系统 预测控制 复合神经网络 
极点配置用于多步预测控制被引量：4
《控制与决策》1989年第4期56-59,共4页王尹勇 龚才豪 
本文把极点配置的设计思想用于预测控制,提出一种新的预测控制算法。对基于CARIMA模型的受控过程,采用本文提出的算法,闭环系统的动态性能有明显改善。
关键词：极点配置 预测控制 过程控制 
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