标题：基于RBF神经网络逆模型的非线性预测控制
作者：索明琛 吕剑虹
作者单位：东南大学能源与环境学院，江苏 南京 210018
关键字：预测控制，RBF神经网络，逆模型
摘要：结合人工神经网络和预测控制（MPC）方法，提出了一种新型的预测控制方案。该方法使用了鲁棒性良好的径向基函数（RBF）逆模型，考虑了模型的适用性域（AD），为优化控制器提供了合理的初始点，从而有助于更快地解决优化问题。通过对双进双出钢球磨煤机的仿真试验并与非线性预测控制（NMPC）方案进行对比评价了该控制器的性能，结果表明该方法在响应方面优于对比方案。