机理混合自适应时延神经网络建模和控制算法

摘要：

过程机理和数据驱动模型的结合一直是过程控制中的重点和难点问题.提出了一种新颖的机理混合模型结构.该模型基于自适应时延神经网络,并结合了被控对象的机理模型,因此可以对建模的对象进行预测感知,并可大幅提高神经网络的泛化功能.基于这种模型设计了预测控制算法,并分析了该模型的逼近能力、收敛性以及该控制算法的闭环稳定性.在双容水箱液位控制系统的大量实验结果表明,基于该混合模型的预测控制算法比现有算法具有更好的控制效果,从而验证了该混合模型的优越性.

关键词：机理、自适应时延神经网络、前向神经网络、预测控制

所属期刊栏目：16

分类号：TP273(自动化技术及设备)

资助基金：面向21世纪教育振兴行动计划;教学改革项目;安徽省合肥市重点科技基金

在线出版日期：2005-01-27（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：2709-2712