基于NARMAX模型的阀控非对称缸神经网络预测控制

简介

针对非对称缸位置跟踪控制精度较差,提出了一种基于非线性自回归平均滑动离散模型(NARMAX)和量子粒子群算法的神经网络预测控制策略(QPSO-NNMPC)。利用NARMAX模型表示阀控非对称缸的动态模型,使用粒子群算法优化BP神经网络(PSO-BP)对阀控非对称缸系统在线预测,使用量子粒子群算法(QPSO)对目标函数非线性优化。仿真结果表明,在不同频率期望信号与变干扰力情况下,该控制策略具有良好的跟踪效果和鲁棒性。