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基于神经网络的广义预测控制及在化学反应器中应用

张志君  于海晨  
【摘要】：针对一类具有强非线性及不确定系统难以获得满意的控制性能的问题,提出了一种基于神经网络的广义预测控制算法,该设计采用三层前向网络构造预测模型,减少了非线性过程建模的复杂性,提高了预测模型的精度,利用改进的BP算法对网络进行离线训练及在线校正,减少了计算工作量,有效地克服了模型失配及时变对控制性能所造成的影响.将该方法用于化学反应器控制中,仿真结果表明了该方法的有效性.

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