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项目案例
MATLAB代做|FPGA代做|基于神经网络优化的MPC控制器
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产品说明:

      本课题,我们的主要工作就是通过神经网络来进行模型预测控制算法的实现,这里我们主要采用的是BP神经网络结构。


       MPC方法一个潜在的弱点是优化问题必须能严格地按要求推算,尤其是在非线性系统中。模型预测控制已经广泛地应用于线性MPC问题中,但为了减小在线计算时的计算量,该部分的计算为离线。

       一个非常强大的函数逼近器为神经网络,它能很好地用于表示非线性模型或控制器。基于模型跟踪控制的方法已经普遍地应用在神经网络控制,这种方法的一个局限性是它不适合于不稳定地逆系统,基此本文研究了基于优化控制技术的方法。

       许多基于神经网络的方法已经提出了应用在优化控制问题方面,该优化控制的目标是最小化一个与控制相关的代价函数。一个方法是用一个神经网络来逼近与优化控制问题相关联的动态程式方程的解。

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