具有神经元网络补偿的隐式广义预测控制的硬件设计与分析

针对隐式广义预测控制算法在被控系统复杂性增加时有效性降低、实时性变差的问题，本文将神经元网络作为该算法的补偿，提出了一种具有神经元网络补偿的隐式广义预测控制方法，并着重讨论了神经元网络的硬件设计和ＮＩＧＰＣ的实现。仿真结果表明：ＮＩＧＰＣ不仅保留了ＩＧＰＣ鲁棒性强等特点，更主要的是它提高了ＩＧＰＣ的的实时性，并使之具有良好的跟踪特性。