基于B-P神经网络的非线性预测控制
来源期刊:控制工程2006年第4期
论文作者:曾科 何小阳 刘红艳
文章页码:348 - 704
关键词:非线性预测控制;B-P神经网络;遗传模拟退火算法;煮糖结晶过程;
摘 要:针对用一般的方法控制糖液的过饱和度很难奏效的问题,运用B-P神经网络构造预测模型,将模拟退火算法的局部搜索与遗传算法的全局搜索相结合,进行在线滚动优化,对煮糖结晶过程中的过饱和度进行预测控制。实际运行结果表明,基于B-P神经网络的预测控制算法响应速度快、控制精度高、鲁棒性强,具有很强的实用性。
曾科,何小阳,刘红艳
摘 要:针对用一般的方法控制糖液的过饱和度很难奏效的问题,运用B-P神经网络构造预测模型,将模拟退火算法的局部搜索与遗传算法的全局搜索相结合,进行在线滚动优化,对煮糖结晶过程中的过饱和度进行预测控制。实际运行结果表明,基于B-P神经网络的预测控制算法响应速度快、控制精度高、鲁棒性强,具有很强的实用性。
关键词:非线性预测控制;B-P神经网络;遗传模拟退火算法;煮糖结晶过程;