基于改进的通用学习算法非线性预测控制系统设计

摘要：

传统的PID控制由于对象的非线性,会导致控制系统震荡加剧,而且会造成闭环系统的不稳定,这对于系统的设计与维护造成了很大的困难;为了解决该问题,提出了一种改进的ULN预估非线性预测控制系统设计方案;利用通用学习算法对不同的滞后对象进行训练,在基于对象充分学习的基础上,设计了ULN预估控制器;最后做了多组对比实验,以典型的PH中和控制系统为例,利用通用学习算法对不同的滞后对象进行训练,在基于对象充分学习的基础上,设计了ULN预估控制器;通过仿真实验结果表明,提出的方法比传统的方法具有更好地控制效果,系统具有更强的鲁棒性能.

关键词：通用学习网络、大滞后系统、非线性系统、预测控制算法

所属期刊栏目：22

分类号：TP3(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目U1204613;国家科技重大专项项目2012ZX04011-012

在线出版日期：2015-01-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：2106-2108,2115