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摘要
针对模型预测控制算法进行改进，提出了一种基于神经元自增长消减的双神经网络模型预测控制方法，利用可变结构的径向基神经网络精确逼近被控系统模型。变结构神经网络根据实际情况进行隐层神经元的自增长消减，可解决神经元个数难以确定的问题，在保证逼近精度的同时能够简化神经网络结构、减小计算量。针对现有滚动优化算法的局限性，在目标函数中的权重因子和初始参数选取方面做出改进，结合自适应权值方法引入逆神经网络结构确定初始值，解决了优化算法易陷入局部最优的问题。利用李雅普诺夫稳定性理论验证了改进算法的稳定性，并通过实验证明了所改进算法的有效性。
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单位石油大学机电工程学院; 西南石油大学
