非線形システムのニューラルネットワークモデルを基に、Ｃｌａｒｔｅ一次条件を目標関数とし、線形化手法を用いた自適応予測制御アルゴリズムを提案しました。ニューラルネットワークの良好な非線形近似能力と学習特性を利用して設計されたコントローラには高い自適応能力があり、非線形システムの効果的な制御を実現できます。シミュレーションによってアルゴリズムの有効性が証明されました。

ニューラルネットワーク; 自適応能力; 予測制御; Clarke条件; 線形化