qihailong0602
2013-02-07, 15:10
算法描述：
1、线性化神经网络模型，计算得到动态矩阵G（k）；（采用的方法是在x(k)点泰勒展开，一阶导数作为线性化模型的系数a、b，系统是二阶的，利用到了神经网络模型y(k)=w0+权值求和...）；
2、利用神经网络模型计算非线性自由轨迹y0,（方法是将y0表示成y0=w0+权值求和zi0+d（k）即偏差）；
3、解决二次规划问题，求的du；
4、u(k)=du+u(k-1);
5、循环
问题：1、线性化的时候用到的神经网络函数为tanh，直接将一次偏导近似为1-tanh2(zi(x（k）))，但是zi（（x（k）））是没法计算的，只能计算zi(k)，也就是各个node的输入和，可以直接用zi（k）代替zi（x（k））吗？
2、第三步用到的二次规划是标准形式，即 min{0.5x'*H*x+f'x}, A*x<=b，我可以直接在matlab用quadprog函数吗？
opts=optimset('Algorithm','active-set','Display','off');
[x,fval,exitflag,output,lambda]=quadprog(H,f,A,b,[],[],[],[],[],opts);
这么设置对吗？
3、
我写的程序的步骤：
1、检测实际输出，计算误差dk ----------计算偏差，设初始预测值为y(1) （实际输出其实还没得到，因为没实际模型.. 这也是个问题，没法求偏差？）
2、计算G（k）（用于预测模型y=y0+G*du） ----------用到神经网络
3、求预测初值y0 ----------用到神经网络
4、求控制增量du ----------解二次规划问题
5、计算控制量 ----------取控制序列第一个元素
6、计算输出预测 ----------使用预测模型G
返回循环
请教各位！不胜感激！（遇到瓶颈了，出不来正确的图，又不知道错在哪，资料差了很多没相关内容，步骤倒是和DMC差不多...）
1、线性化神经网络模型，计算得到动态矩阵G（k）；（采用的方法是在x(k)点泰勒展开，一阶导数作为线性化模型的系数a、b，系统是二阶的，利用到了神经网络模型y(k)=w0+权值求和...）；
2、利用神经网络模型计算非线性自由轨迹y0,（方法是将y0表示成y0=w0+权值求和zi0+d（k）即偏差）；
3、解决二次规划问题，求的du；
4、u(k)=du+u(k-1);
5、循环
问题：1、线性化的时候用到的神经网络函数为tanh，直接将一次偏导近似为1-tanh2(zi(x（k）))，但是zi（（x（k）））是没法计算的，只能计算zi(k)，也就是各个node的输入和，可以直接用zi（k）代替zi（x（k））吗？
2、第三步用到的二次规划是标准形式，即 min{0.5x'*H*x+f'x}, A*x<=b，我可以直接在matlab用quadprog函数吗？
opts=optimset('Algorithm','active-set','Display','off');
[x,fval,exitflag,output,lambda]=quadprog(H,f,A,b,[],[],[],[],[],opts);
这么设置对吗？
3、
我写的程序的步骤：
1、检测实际输出，计算误差dk ----------计算偏差，设初始预测值为y(1) （实际输出其实还没得到，因为没实际模型.. 这也是个问题，没法求偏差？）
2、计算G（k）（用于预测模型y=y0+G*du） ----------用到神经网络
3、求预测初值y0 ----------用到神经网络
4、求控制增量du ----------解二次规划问题
5、计算控制量 ----------取控制序列第一个元素
6、计算输出预测 ----------使用预测模型G
返回循环
请教各位！不胜感激！（遇到瓶颈了，出不来正确的图，又不知道错在哪，资料差了很多没相关内容，步骤倒是和DMC差不多...）