基于DRNN的非线性模型预测控制研究

摘要

针对飞机液压系统某地面试验装置具有非线性、慢时变的特征,常规的控制算法难于实现精确控制.为了提高系统的实时性和精度,提出了基于DRNN神经网络的非线性模型预测控制算法.控制算法应用对角递归神经网络DRNN作为非线性系统的预测模型,同时采用了具有全局优化能力的启发式遗传算法作为滚动优化工具.将这一控制算法进行仿真试验,仿真试验结果表明,基于DRNN的NMPC对于装置具有自适应能力,控制精度较传统的PID控制有明显的提高.