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本文介绍了一种基于神经网络的预测控制算法,考虑到算法中复杂性能指标的寻优难以找到全局最优解,提出了一种在工作点附近线性化得到对象的瞬时ARIX模型,再利用GPC(广义预测控制)算法求得近似解,最后以其为初值进行寻优获得全局最优解的方法,提高了算法的性能.最后的二级倒立摆仿真验证了算法的可靠性.
神经网络预测控制及其在二级倒立摆中的仿真
【摘 要】
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本文介绍了一种基于神经网络的预测控制算法,考虑到算法中复杂性能指标的寻优难以找到全局最优解,提出了一种在工作点附近线性化得到对象的瞬时ARIX模型,再利用GPC(广义预测
【机 构】
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合肥工业大学,淮北矿业集团
【出 处】
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自动化技术与应用
【发表日期】
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2005年6期
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