Sur la base du modèle de réseau neuronal de système non linéaire, en utilisant la condition de Clarke de premier ordre comme fonction objectif, un algorithme de commande prédictive adaptative a été présenté à l'aide d'une méthode de linéarisation. En raison de la bonne capacité d'approximation non linéaire et des propriétés d'apprentissage du réseau neuronal, le contrôleur conçu possède une forte capacité d'adaptation et peut assurer un contrôle efficace des systèmes non linéaires. L'efficacité de l'algorithme a été prouvée par simulation.

réseau neuronal ; capacité d'adaptation ; contrôle prédictif ; condition de Clarke ; linéarisation