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基于神经网络的非线性系统的多步预测控制

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简介：
本研究提出了一种基于神经网络的多步预测控制策略，针对非线性系统进行高效、准确的未来状态预测与优化控制，旨在提升复杂工业过程的自动化管理水平。 针对离散非线性系统, 利用非线性激励函数的局部线性表示提出了一种适用于处理这类系统的神经网络多步预测控制方法，并进行了收敛性的分析。该方法将复杂的非线性问题分解为简单的线性和非线性两部分，使得难以求解的复杂非线性方程能够以直观且有效的形式转化为易于操作的线性模型。通过这种方法可以使用传统的线性预测控制技术来确定最优控制策略，从而避免了直接进行繁琐和计算量大的非线性优化过程。仿真结果证实了该算法的有效性和实用性。

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  • 基于神经网络的非线性系统的多步预测控制
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    本研究提出了一种基于神经网络的多步预测控制策略，针对非线性系统进行高效、准确的未来状态预测与优化控制，旨在提升复杂工业过程的自动化管理水平。 针对离散非线性系统, 利用非线性激励函数的局部线性表示提出了一种适用于处理这类系统的神经网络多步预测控制方法，并进行了收敛性的分析。该方法将复杂的非线性问题分解为简单的线性和非线性两部分，使得难以求解的复杂非线性方程能够以直观且有效的形式转化为易于操作的线性模型。通过这种方法可以使用传统的线性预测控制技术来确定最优控制策略，从而避免了直接进行繁琐和计算量大的非线性优化过程。仿真结果证实了该算法的有效性和实用性。
     
  • 基于观测器的非线性系统的神经网络鲁棒控制方法
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    本研究探讨了利用神经网络技术改进非线性系统中的观测器设计，并提出了新的鲁棒控制策略，以提高系统的稳定性和响应性能。 本段落提出了一种独立于模型的状态观测器，并通过分析其根轨迹及极点来配置合适的参数。该观测器具备提取高阶微分的特性。基于Lyapunov稳定性理论，设计了能够使闭环系统渐近稳定的神经网络自适应控制器，此控制器具有鲁棒性以应对模型变化和扰动的影响。除了考虑闭环系统的输出与设定输入误差及其微分外，还引入了对误差高阶微分的关注，从而提升了控制性能。最终通过仿真验证了该理论的有效性和正确性。
     
  • 基于LM-PSO算法与BP神经网络的非线性预测控制方法
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    本研究提出了一种结合改进粒子群优化（LM-PSO）算法和BP神经网络的新型非线性预测控制策略，有效提升了系统的动态响应及稳定性。 本段落提出了一种基于BP神经网络的预测控制方法来解决非线性系统的问题。利用BP神经网络建立多步预测模型，并对系统的输出值进行预测；通过结合LM（Levenberg-Marquardt）算法与PSO（粒子群优化）算法，滚动优化求解目标性能指标函数，以获取最优控制量；采用误差修正参考输入法实现反馈矫正。将粒子群算法引入到LM算法中可以克服其依赖初值和易陷入局部极小的缺点，并提高了计算效率及精度。通过单变量非线性系统的仿真实验验证了该方法具有良好的稳定性、自适应性和鲁棒性的特点，即使在数学模型不确定的情况下也能设计出有效的预测控制器。
     
  • 基于神经网络的混沌系统预测控制
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    本研究探讨了利用神经网络技术对复杂混沌系统的动态行为进行有效预测与控制的方法，旨在提高系统的稳定性和性能。 本段落提出了一种基于预测控制的神经网络控制方法，用于将混沌运动引导至不稳定的不动点(UFP)位置，在模型未知的情况下也能实现这一目标。该控制系统无需了解UFP的具体位置及其局部特性等信息，它由观测器、带有反馈校正功能的在线预测神经网络和进行实时训练的控制器组成。这种方法简便且比现有的同类方法具有更快的收敛速度。此外，本段落还分析了控制系统的稳定性，并证明了神经网络控制器的有效性及收敛性能。理论推导与仿真结果均表明该方法是有效的。
     
  • 基于NNPC的单步预测Matlab代码（神经网络预测控制）
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    本段落介绍了一种利用Matlab实现的基于神经网络预测控制(NNPC)的单步预测代码。该方法通过构建和训练神经网络模型，对系统未来状态进行精确预测与控制，适用于复杂系统的动态建模与优化控制问题解决。 基于RBF神经网络的预测控制器在Matlab中的实现。
     
  • 基于Matlab的神经网络预测控制
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    本研究探讨了利用MATLAB平台进行神经网络预测控制的应用与实现。通过构建和训练神经网络模型，我们旨在优化控制系统性能，并提供对复杂系统动态特性的有效预测能力。 基于BP神经网络的非线性系统预测控制在Matlab中的实现方法探讨。
     
  • 基于自适应神经网络的非线性系统控制方法研究
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    本研究聚焦于开发和应用自适应神经网络技术，以优化非线性系统的控制性能。通过构建智能控制系统，探索其在复杂环境下的适用性和有效性。 针对一类具有非仿射函数及下三角结构的受干扰未知非线性系统，本段落提出了一种新的自适应神经网络控制方法。该方法适用于严格反馈不确定系统和纯反馈系统的更广泛情况。基于Backstepping设计思想，证明了闭环信号在半全局范围内的最终一致有界性，并解决了控制方向及奇异问题。通过仿真验证了此方法的有效性。
     
  • 基于神经网络的预测控制模型
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    本研究构建了一种基于神经网络的预测控制模型，旨在优化复杂系统中的动态过程控制，通过学习历史数据改善未来决策。 神经网络模型预测控制器是一种利用神经网络技术进行控制策略优化的控制系统。该方法通过构建和训练神经网络模型来预测系统的未来行为，并据此调整控制参数以达到最优性能。这种方法在处理复杂、非线性的动态系统中表现尤为出色，能够有效提高系统的响应速度与稳定性。
     
  • 基于神经网络的非线性系统控制（以机器人操作臂为例）
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    本研究运用神经网络技术探索非线性系统的高效控制方法，通过分析机器人操作臂的实际应用案例，验证了该方案在复杂环境中的适应性和优越性能。 这篇文章介绍了神经网络机器人机构及非线性系统控制的控制器设计思路与稳定性证明，内容非常详细，推荐阅读。
     
  • 基于BP神经网络的非线性系统建模与非线性函数拟合
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    本研究探讨了利用BP神经网络对非线性系统的建模及其在非线性函数逼近中的应用，旨在提升模型预测精度和泛化能力。 BP神经网络在非线性系统建模中的应用主要体现在非线性函数拟合方面。通过构建合适的BP神经网络模型，可以有效地对复杂的非线性关系进行逼近和预测。这种方法广泛应用于各种需要处理复杂模式识别与回归问题的场景中。