[发明专利]基于机器学习的MMC模型预测控制方法及系统在审
| 申请号： | 202310175575.6 | 申请日： | 2023-02-28 |
| 公开（公告）号： | CN116203843A | 公开（公告）日： | 2023-06-02 |
| 发明（设计）人： | 余瑜;杨文康 | 申请（专利权）人： | 湖北工业大学 |
| 主分类号： | G05B13/04 | 分类号： | G05B13/04 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 鲁力 |
| 地址： | 430068 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明涉及基于机器学习的MMC模型预测控制方法及系统，首先利用MPC‑MMC仿真平台收集数据并对数据进行预处理，再进行神经网络训练得到神经网络‑MPC控制器。为了提高神经网络训练效率，采用随机森林来优化神经网络初始权值阈值。最终得到随机森林‑神经网络‑MPC控制器来模拟MPC控制器。结果表明：RF‑NN‑MPC在学习效率和学习精度上都优于NN‑MPC；在保持了良好的控制效果的同时，使MPC‑MMC不受子模块数量约束，在线计算量始终为1次。极大降低了计算量，适用于工程运用。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 机器 学习 mmc 模型 预测 控制 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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