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广义预测控制综述

摘要：概括叙述了广义预测控制的发展现状,总结了近年来广义预测控制的各种算法以及理论研究成果,并介绍了基于神经网络误差校正的广义预测控制。概述了广义预测控制的稳定性和鲁棒性分析的结论, 讨论了控制中存在的问题及进一步研究的方向。

关键词：广义预测控制, 非线性系统, 神经网络; 鲁棒性预测控制

1．广义预测控制的发展现状：

广义预测控制是随着自适应控制的研究而发展起来的一种预测

控制方法。gpc基于参数模型,引入了不相等的预测水平和控制水平,系统设计灵活方便,具有预测模型、滚动优化和在线反馈校正等特征,呈现出优良的控制性能和鲁棒性。到现在为止,人们已经对该控制算法作了大量的研究,并且取得了许多研究成果。

2. 基于神经网络误差校正的广义预测控制:

(1)误差校正原理:

对预测控制来说,核心问题是怎样根据对象的已知信息做出较好的预测。由于对象的验前信息的不充分性,基于此类信息集合得到的预测模型,用于在线预测时,其预测值与实测值之间一定存在一

个偏差,我们称其为预测误差。预测误差越大,控制效果越差。当前采用的各种预测控制方法,不管是间接算法,还是直接算法,一般其预测输出的预测模型都是建立在数学模型的基础上,都没有考虑建模误差的影响。虽然一般的广义预测控制算法对模型失配有一定的

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