摘要
本文采用一种复合多层前馈网络结构，利用递推最小二乘法和Ｄａｖｉｄｏｎ最小二乘法作为在线学习算法，建立了一种适合于非线性系统的广义预测自校正控制器。通过选煤液密度控制的仿真研究，验证了本控制器的有效性。
This paper presents the building-up of a generalized predictive self tunting controller for nonlinear systems by adopting a multilayer feedforward neural network and also using both RLS and DLS as an on line learning algorithm.A simulating study on the liquid density control for coal seperation has proved the validity of the controller.
出处
《工业仪表与自动化装置》
1999年第4期3-6,共4页
Industrial Instrumentation & Automation
基金
国家863CIMS应用基础研究项目
天津市自然科学基金
关键词
非线性控制
神经网络
广义预测控制
自校正控制
Nonlinear control Neural network Generalized predictive control Self correcting tuntrol Davidon least square
