基于混沌机制的神经网络预测控制及仿真研究_中国煤炭行业知识服务平台

基于混沌机制的神经网络预测控制及仿真研究

作者

王科平吴冰王福忠
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河南焦作454003
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.
关键词

混沌机制动态回归神经网络广义预测控制鲁棒性
基金项目(Foundation)

国家自然科学基金资助项目(60474043)；
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