带料纠偏的模糊预测控制
来源期刊：机械设计与制造2007年第3期
论文作者：王有起 王宇
文章页码：113 - 115
关键词：预测控制;模糊神经网络;带料纠偏;学习算法;
摘 要：带料纠偏是高度非线性过程,传统的模型预测控制(MPC)无法有效地处理这种过程。模糊神经网络(FNN)方法可以实现非线性过程模型。通过测量得到的数据作为样本来训练神经网络。预测准确度由前馈网络的插值能力保证。多维搜索技术用来解决非线性最优化问题,最优结果被嵌入BP神经网络预测控制器中。BP神经网络的快速计算能满足实时控制需要。带料纠偏试验结果已经证明了FNN预测控制的有效性。
王有起1，王宇2
1. 天津广播电视大学2. 天津大学机械工程学院
摘 要：带料纠偏是高度非线性过程,传统的模型预测控制(MPC)无法有效地处理这种过程。模糊神经网络(FNN)方法可以实现非线性过程模型。通过测量得到的数据作为样本来训练神经网络。预测准确度由前馈网络的插值能力保证。多维搜索技术用来解决非线性最优化问题,最优结果被嵌入BP神经网络预测控制器中。BP神经网络的快速计算能满足实时控制需要。带料纠偏试验结果已经证明了FNN预测控制的有效性。
关键词：预测控制;模糊神经网络;带料纠偏;学习算法;
