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  1. 基于参数变化BP-ARX组合模型的非线性模型预测控制

  2. 针对MIMO非线性系统的模型预测控制(MPC),建立了一种新型的带有外部输入的反向传播自回归(BP-ARX)组合模型,可以得到输入与输出之间的稳态关系。 BP神经网络代表稳态关系,ARX模型代表非线性系统输入和输出之间的线性动态关系。 BP-ARX模型是一个全局模型,可以离线识别,而ARX模型的参数根据BP神经网络和操作数据进行在线缩放。 采用顺序二次规划在线求解二次目标函数,并定义了移位系数以约束递归最小二乘算法的生效时间。 因此,提出了一种参数变化非线性MPC(PVNMPC)算法,该算法可快
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-24
    • 文件大小:1013760
    • 提供者:weixin_38690402