神经网络模型预测控制器.doc
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本文主要探讨了神经网络模型预测控制器在非线性系统中的应用。模型预测控制(MPC)是一种在线优化策略,尤其适用于多变量和受限的非线性系统。在MPC中,控制信号的计算基于未来状态的预测,并通过最小化一个与控制相关的代价函数来实现。神经网络作为一种强大的函数逼近器,被用来近似非线性模型或控制器,以减少在线计算的复杂性。 在传统的MPC中,优化问题需要实时解决,特别是在非线性系统中,这可能导致计算负担过重。为了解决这个问题,文章提出了一种利用神经网络的离线训练方法,通过最小化预测代价函数来预先训练神经网络控制器,从而减轻在线计算的压力。这种方法允许神经网络控制器在设计时就考虑到特定的结构,比如减速控制器或分散控制系统,这些系统可能需要处理多个输入和输出。 文章指出,神经网络控制器可以有效地表示控制规则,并且能够适应结构受限的MPC问题。控制目标是使系统输出接近参考轨迹,这通常通过优化代价函数来实现,同时考虑系统状态和输入的约束。代价函数与未来的输入序列相关,而输入增量则由当前的控制信号决定。在离线训练过程中,神经网络通过最小化这个与控制相关的代价函数来学习最优控制策略。 在实际应用中,通过一个数据实例对比了神经网络控制器与传统优化模型预测控制器的性能。这种方法的优势在于它提供了一种灵活且高效的方式来处理非线性系统的控制问题,特别是那些具有复杂结构的系统。尽管存在一些挑战,如非线性优化问题的求解难度,但神经网络模型预测控制器通过离线计算和函数逼近,为解决这些问题提供了有效途径。 总结来说,本文展示了神经网络在非线性系统优化模型预测控制中的潜力,通过离线训练神经网络控制器,可以实现对复杂系统更高效、更精确的控制,同时降低了在线计算的复杂度,这对于实时控制和稳定性至关重要。这种方法为非线性控制领域提供了一个创新的解决方案,有望在工业控制和其他相关领域得到广泛应用。
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