引用本文:韩敏, 韩冰.一种通用学习网络自适应算法及其在预测控制中的应用[J].控制理论与应用,2006,23(6):900~906.[点击复制]
HAN Min, HAN Bing.Adaptive algorithm of universal learning network and its application to predictive control[J].Control Theory and Technology,2006,23(6):900~906.[点击复制]
一种通用学习网络自适应算法及其在预测控制中的应用
Adaptive algorithm of universal learning network and its application to predictive control
摘要点击 1345  全文点击 988  投稿时间:2005-01-31  修订日期:2006-01-06
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DOI编号  10.7641/j.issn.1000-8152.2006.6.010
  2006,23(6):900-906
中文关键词  系统辨识  通用学习网络  大滞后  预测控制
英文关键词  system identification  universal learning network  long time delay  predictive control
基金项目  国家自然科学基金资助项目(60374064, 60674073).
作者单位
韩敏, 韩冰 大连理工大学电子与信息工程学院自动化系, 辽宁大连116023 
中文摘要
      针对黑箱过程的辨识与控制, 本文提出了一种选择通用学习网络(universal learning network, ULN)节点间延迟时间参数的自适应算法, 并将其应用于对控制对象中的纯滞后参数的辨识. 将通用学习网络与PID控制器相结合, 应用于包含大滞后的系统的模型预测控制(model predictive control, MPC)中. 仿真结果证明通用学习网络能够有效地辨识被控对象的纯滞后时间, 并能够作为预估器应用于模型预测控制系统中.
英文摘要
      An adaptive algorithm of universal learning network (ULN) is presented for time-delay parameter setting in this paper. Firstly, the ULN with PID controller is used in model predictive control (MPC) for stabilizing a class of nonlinear systems with long time-delay. Its application in identifying pure time-delay of the black box plant is then studied. Finally, simulation results show that the adaptive algorithm of the ULN model can identify the time-delay of the object model and be used as a predictor in predictive control system.