非线性系统RBF神经网络多步预测控制
来源期刊:控制与决策2014年第7期
论文作者:樊兆峰 马小平 邵晓根
文章页码:1274 - 1278
关键词:预测控制;RBF神经网络;L-M算法;滚动优化;
摘 要: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了反馈校正,证明了控制系统的稳定性.仿真结果表明所提出的控制方法效果较好.
樊兆峰1,2,马小平1,邵晓根2
1. 中国矿业大学信息与电气工程学院2. 徐州工程学院信电工程学院
摘 要: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了反馈校正,证明了控制系统的稳定性.仿真结果表明所提出的控制方法效果较好.
关键词:预测控制;RBF神经网络;L-M算法;滚动优化;