作者：王科平；张志刚；王福忠

作者单位：河南理工大学电气工程与自动化学院；河南理工大学计算机科学与技术学院；河南理工大学电气工程与自动化学院

摘要：提出一种基于神经网络的鲁棒型广义预测控制(GPC)方法,该方法首先用神经网络对非线性系统进行辨识,然后在控制中将模型输出值与测量输出值进行综合,代替量测输出用于控制中,从而降低辨识器与控制器对未建模动态的敏感性,增强控制器的适应能力和鲁棒性.仿真结果表明:将本方法应用于非线性系统控制,对未建模动态具有较强的鲁棒性和控制能力.

基金：国家自然科学基金资助项目(60474043)；

关键词：神经网络;鲁棒性;GPC;

DOI：10.16186/j.cnki.1673-9787.2007.03.021

分类号：TP13