卫明社,李国勇

• 1:太原科技大学化学与生物工程学院
• 2:太原理工大学信息工程学院 太原030021
• 3:太原030024

摘要(Abstract)：

对一种可分非线性系统,采用Hammerstein模型的基本框架,用神经网络对非线性部分建模,线性部分采用受控自回归积分滑动平均模型。对此模型的线性部分设计广义预测控制器,得出线性部分的控制量。根据此控制量,引入一逆神经网络,结合原来的神经网络模型,通过对逆神经网络权值的调整,使神经网络模型的输出为线性部分的控制量,同时得到逆神经网络的输出,即非线性系统的控制量。文章提出的模型克服了Hammerstein模型中非线性部分的反函数存在性和唯一性的问题。仿真结果验证了该设计的有效性。

关键词(KeyWords)： 可分非线性系统;神经网络;广义预测

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 山西省青年科技研究基金项目(20011017)

作者(Author): 卫明社,李国勇

参考文献(References)：

• [1]CLARKE D W,MOHTADI C,TUFFS P S.Generalized predictive control[J].Automatica,1987,23(2):137-160.
• [2]飞思科技产品研发中心.MATLAB 6.5辅助神经网络分析与设计[M].北京:电子工业出版社,2003.
• [3]诸静.智能预测控制及应用[M].杭州:浙江大学出版社,2002.
• [4]李国勇.智能控制及其MATLAB实现[M].北京:电子工业出版社,2005.
• [5]李国勇,谢克明.控制系统数字仿真与CAD[M].北京:电子工业出版社,2003.