摘要：工业中的反重力装备在铸造过程中具有时滞性、强非线性和时变性的特点,传统的控制算法难以达到满意的效果,由此提出了一种基于T-S模型的模糊预测控制方法。该方法根据T-S模型的描述来设计神经网络结构,利用误差反传算法离线辨识前件参数和后件参数,使用加权最小二乘递推方法进一步在线修正模型的后件参数,并将T-S模型转化为状态空间模型,使用丢番图方程推导出预测控制律。仿真结果表明此方法具有良好的动态特性。

关键词：神经网络 预测控制 最小二乘法 误差反传 铸造业 

单位：上海交通大学电子信息与电气工程学院 上海200240