基于TSA的非线性神经网络预测控制.pdf

非线性神经网络预测控制是一种在复杂动态系统中广泛应用的控制策略，它旨在克服传统控制方法在处理非线性系统时的局限性。基于TSA（Tree and Seed Algorithm）的非线性神经网络预测控制算法则提供了一种新颖且有效的解决方案。 TSA是一种优化算法，特别适用于解决非线性优化问题。在非线性神经网络预测控制中，TSA的角色是寻找最优控制律。传统的非线性预测控制方法通常需要在线求解非线性方程，这可能导致计算复杂度高且效率低。而TSA通过构建一棵树结构，并结合种子算法进行迭代搜索，能够在保证计算效率的同时，有效地找到控制系统的最优解，从而降低系统的计算负担。 RBF（Radial Basis Function）神经网络是该算法的核心组成部分。RBF神经网络以其强大的非线性拟合能力，能够准确地建模复杂非线性系统的动态行为。在预测控制中，RBF神经网络被用作预测模型，它可以预测系统在未来时间步长内的输出，这使得控制器能够根据未来状态进行决策，增强了系统的前瞻性和适应性。 在设计控制策略时，通常会设定一个性能指标，如二次型性能指标，以确保系统的行为满足特定的约束条件。在基于TSA的非线性神经网络预测控制中，这个性能指标包含了系统输出的约束，通过优化这个指标，控制器可以确保系统的性能同时满足稳定性和约束要求。 实际应用中，该算法的优越性在生化发酵过程的仿真实验中得到了验证。生化发酵过程是非线性、多变量且易受干扰的典型例子。实验结果显示，基于TSA的非线性神经网络预测控制方案具有出色的跟踪能力和抗干扰性能，证明了其在复杂工业过程控制中的潜力和有效性。 基于TSA的非线性神经网络预测控制结合了深度学习、机器学习和数据建模的理论，通过TSA优化的非线性控制律，为解决非线性系统的控制问题提供了一种高效且精确的方法。这一方法不仅降低了计算复杂度，还提高了系统的响应速度和稳定性，对于推动工业自动化和智能控制的发展具有重要意义。