Hénon混沌系统广义预测控制无静差快速算法

提出了一种具有无静差跟踪性能的Hénon混沌系统广义预测控制快速算法.采用改进的时变遗忘因子递推最小二乘方法辨识混沌系统,通过在常规广义预测控制性能指标函数中引入前馈增益矩阵与柔化矩阵,并将MP神经元网络与BP算法相结合在线调整柔化因子,实现系统对参考信号的无静差快速跟踪.该算法避免了矩阵求逆计算,能够很好地跟踪参考信号.仿真结果验证了该方法的有效性.

Hénon混沌系统广义预测函数控制快速收敛算法

提出一种具有收敛跟踪性能的Hénon混沌系统广义预测函数控制快速算法.基于已有的广义预测函数控制方法,依据混沌系统运动特性和实际中控制量变化趋势选取特殊形式的基函数,避免了控制律中的矩阵求逆计算,并在性能指标函数中引入确定的前馈增益矩阵,实现Hénon混沌系统对参考信号的收敛跟踪.仿真结果验证了该算法的有效性.

Rssler超混沌系统多变量广义预测控制快速算法

提出了一种Rssler超混沌系统多变量广义预测控制快速算法.采用改进的时变遗忘因子递推最小二乘方法辨识混沌系统,通过在常规多变量广义预测控制性能指标函数中引入前馈增益矩阵与柔化矩阵,实现系统对参考信号的快速跟踪.该算法降低了求逆矩阵的维数,从而减少了计算量.仿真结果验证了该方法的有效性和实用性.