一类受限非线性系统显示模型预测控制器
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江苏省自然科学基金(BK20090879)


Explicit Model Predictive Control for a Class of Constraint Nonlinear Systems
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    摘要:

    提出了一种利用神经网络与显示预测控制相结合来处理一类带约束非线性系统的新方法。首先基于神经网络理论对非线性系统进行建模,通过对神经网络中转移函数的最大最小值的调整构造多面体描述的线性时变系统来包裹原非线性系统,然后采用多参数规划在线离线相结合的方法建立显式模型预测控制系统。最后对该方法进行仿真实验,仿真结果证明,采用这种方法可以很好的描述非线性系统,改善控制器的控制效果。

    Abstract:

    A novel method that combines neural net with predictive control is proposed in this paper. Firstly, the neural net is employed to construct the nonlinear systems, the original nonlinear systems are wrapped by the linear timevarying systems described using the polyhedron which is formatted by the maximum or minimum values of the transition function in the neural net. Then,the multiple parametric programming based on combination of the on-line and off-line is utilized to obtain the explicit model predictive control systems. Finally,an example is presented to illustrate the effectiveness of our method. The results show that the developed method can describe the nonlinear system effectively, and improve the control performance.

    参考文献
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    引证文献
引用本文

刘景.一类受限非线性系统显示模型预测控制器.计算机系统应用,2012,21(8):85-88,104

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  • 收稿日期:2011-12-01
  • 最后修改日期:2012-01-09
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