基于Taylor逼近的非线性系统PID型多步预测控制

张燕; 陈增强; 袁著祉

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基于Taylor逼近的非线性系统PID型多步预测控制

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基于局部递归神经网络对非线性系统进行递归多步向前预测,将系统实际多步向前预测值按泰勒公式在其递归预测值上展开,实现对非线性系统多步预测输出值的二次逼近,减少了预测误差.进而通过对PID型多步预测性能指标函数极小化求取控制量.控制器与广义预测控制器结构相似,其参数通过神经网络在线辨识获得.仿真实验表明了该方法的有效性.

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来源
《控制与决策》 |2004年第4期|448-451|共4页
作者
张燕; 陈增强; 袁著祉;
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作者单位

南开大学自动化系;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类非线性控制系统;人工神经网络与计算;
关键词
非线性系统; 人工神经网络; 反馈线性化理论; PID型多步预测控制; Taylor逼近;

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