【摘 要】
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该文提出了一种基于神经网络模型的多步预测控制算法.文中详细描述了用多个串联的前传网作为中和过程预测模型的训练算法,利用神经网络梯度信息求取过程控制量的"滚动优化、
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该文提出了一种基于神经网络模型的多步预测控制算法.文中详细描述了用多个串联的前传网作为中和过程预测模型的训练算法,利用神经网络梯度信息求取过程控制量的"滚动优化、反馈校正"的控制算法.同时,文中介绍了整个神经网络预测控制的实现过程,分析比较了这种神经网络预测控制与非线性补偿控制的控制效果差异.控制效果表明,这种神经网络预测控制方法具有较好的动态性能和较强的鲁棒性.由于递归神经网络能够实现对动态系统状态机制的模拟,因此逆归神经网络更适合于作为动态时延系统的模型.对于变时延的非线性中和过程,该文提出了一种基于递归Elman网模型的过程控制思想,并做了部分仿真工作.
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