| 引用本文: | 陈增强 ，赵天航， 袁著祉.基于Tank-Hopfield神经网络的有约束多变量广义预测控制器[J].控制理论与应用,1998,15(6):847~852.[点击复制] |
| CHEN Zengqiang， ZHAO Tianhang and YUAN Zhuzhi.The Constrained Multivariable Predictive ControllerBased on Tank-Hopfield Nenral Network[J].Control Theory and Technology,1998,15(6):847~852.[点击复制] |
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| 基于Tank-Hopfield神经网络的有约束多变量广义预测控制器 |
| The Constrained Multivariable Predictive ControllerBased on Tank-Hopfield Nenral Network |
| 摘要点击 1041 全文点击 424 投稿时间：1996-09-24 修订日期：1997-09-16 |
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| DOI编号 |
| 1998,15(6):847-852 |
| 中文关键词 神经网络 T-H网络 预测控制 多变量控制 二次优化 |
| 英文关键词 neural network T-H network predictive control multivariable control quadratie opti-mization |
| 基金项目 |
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| 中文摘要 |
| 通过对系统的信号约束，构成有约束多变量广义预测控制问题，并运用T-H优化神经网络来求解这一复杂的优化问题. 在求解过程中，有约束广义预测控制的求解被转化为一个T-H优化电路弼络的稳态解. 因此可以通过硬件电路或龙格一库塔数值方法进行求取. 在一个工业过程模型上的仿真研究证明了这一方法是非常有效的. |
| 英文摘要 |
| Through the constrain of the signals of sy8tem，this paper drives the generalized predictive control，and solves the complicate optimizing problem with T-H neural network It is transformed into the solving of a stable state of a T-H optimizing neural networks for the constrainetl general ized predictive controllcr. Hence，the solution can be obtained through hardware electricity circuit or Runge-Kutta numerical algorithm. The simulation research on a process verifies that the method is very effective. |