摘要：采用基于径向基神经网络（RBFNN）模型的非线性模型预测控制方法,被控对象选择火花塞点火（SI）发动机的空燃比（AFR）高度非线性复杂系统,利用渐消记忆最小二乘法实现基于RBFNN的SI发动机AFR系统建模以及参数在线自适应更新。针对非线性模型预测控制中寻优问题,运用序列二次规划滤子算法对最优控制序列进行求解,并加入滤子技术避免了罚函数的使用。在相同的实验环境下,与PI控制算法和Volterra模型预测控制方法进行仿真对比实验,结果表明,所提算法的控制效果明显优于其他两种方法。
分类：期刊> 自然科学与工程技术> 信息科技> 计算机软件及计算机应用
收录：统计源期刊(中国科技论文优秀期刊) > 知网收录(中) > 维普收录(中) > 万方收录(中) > 国家图书馆馆藏 > 上海图书馆馆藏
关键词：非线性模型预测控制 空燃比 rbf神经网络模型 序列二次规划
注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社
