供稿: 王科平;吴冰;王福忠 | 时间: 2019-05-06 | 次数: |
作者单位:河南理工大学电气工程与自动化学院;河南理工大学电气工程与自动化学院
摘要:为解决一大类未知、时滞、非线性系统的预测控制问题,提出了一种基于改进的El-man动态回归神经网络预测控制算法.首先,在一般的Elman动态回归神经网络算法中加入了混沌机制,利用混沌机制固有的全局游动有效地消除了Elman网络易陷入局部极值的缺点,提高了系统的辨识速度;然后,结合广义预测控制(GPC)的反馈校正、滚动优化来完成非线性系统的预测控制.仿真结果表明:将本算法应用于非线性系统预测控制,对未建模动态具有较强的鲁棒性和良好的控制跟踪能力.
DOI:10.16186/j.cnki.1673-9787.2007.01.014
分类号:TP183