基于模型预测的神经网络非线性时滞系统的辨识和控制

摘要

大纯时延、媒种多变、蒸汽负荷频繁变化是链条炉难以进行良好燃烧控制的原因.本文提出了非线性延迟系统的延迟时间参数的神经网络辨识方法,即改变神经网络输入样本区间,利用网络输出期望值与输出实际值之间的误差平方和产生的突变,可以辨识出非线性对象的延迟时间.将神经网络大延迟系统的辨识与基于模型预测的神经网络控制策略相结合,可以用于对具有变化参数或不确定性延迟时间的非线性大延迟系统的控制.仿真结果表明这种神经网络模型对非线性大纯时延系统的控制具有控制速度快,鲁棒性能好等优点.