【摘 要】
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The main objective of this paper is to show in the first place that the RBF-ARX modeling technique can be used to model a dynamic nonlinear SISO liquid level system with higher precision and then to d
【机 构】
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School of Information Science ＆ Engineering,Central South University
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The main objective of this paper is to show in the first place that the RBF-ARX modeling technique can be used to model a dynamic nonlinear SISO liquid level system with higher precision and then to demonstrate that when the model obtained is taken as predictor of a model predictive controller （MPC） one may obtain an enhanced control performance.The RBF-ARX model is in fact a locally expanded Taylor ARX model with Gaussian Radial Basis Function （RBF） network-style coefficients depending of the working point;it can be estimated off line to avoid any online uncertainty.It is built to globally describe the behavior of nonlinear dynamic system and exhibit an easy and advantageous means of obtaining a local linearization of any working point.The RBF-ARX model based MPC （RBF-ARX-MPC） is a predictive control strategy based on RBF-ARX model.It doesn’t require online but offline parameters optimization in which the nonlinear parameters estimation depends on the Levenberg-Marquardt Method （LMM） and the linear one on the Least-Square Method using Singular Value Decomposition （SVD）.
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