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《第二十九届中国控制会议论文集》2010年
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一种基于递归BP神经网络的多步预测控制方法

李会军  叶宾  
【摘要】:模型预测控制是一种在工业过程中应用非常广泛的计算机控制方法。经典的预测控制器都是基于系统的线性化预测模型,无法直接应用于具有强非线性和工作点变换频繁的被控对象。本文使用递归BP神经网络建立了非线性系统的多步预测模型,并使用遗传算法设计了相应的优化控制策略,从而构建了一个带约束的非线性多步预测控制器。通过仿真分析,该预测预测控制器能够较好跟踪系统不断变化的多个工作点。

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