带料纠偏的模糊预测控制

带料纠偏是高度非线性过程,传统的模型预测控制(MPC)无法有效地处理这种过程。模糊神经网络(FNN)方法可以实现非线性过程模型。通过测量得到的数据作为样本来训练神经网络。预测准确度由前馈网络的插值能力保证。多维搜索技术用来解决非线性最优化问题,最优结果被嵌入BP神经网络预测控制器中。BP神经网络的快速计算能满足实时控制需要。带料纠偏试验结果已经证明了FNN预测控制的有效性。