非线性系统RBF神经网络多步预测控制

摘要：

针对较强非线性的控制问题，提出一种以RBF神经网络为模型的多步预测控制方法。构建多步预测模型，并给出预测误差关于控制序列的雅可比矩阵的计算方法。利用Levenberg-Marquardt(L-M)算法设计滚动优化策略，通过误差修正参考输入的方法实现了反馈校正，证明了控制系统的稳定性。仿真结果表明所提出的控制方法效果较好。

关键词：预测控制、RBF神经网络、L-M算法、滚动优化

分类号：TP273(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金项目60974126；建设部科技计划基金项目2013-K8-32

在线出版日期：2014-07-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1274-1278