【摘 要】
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针对工业过程中具有复杂、强非线性的被控对象,提出一种基于RBF神经网络的非线性迭代预测控制算法.该算法采用RBF神经网络建立非线性系统过程模型,将该模型作为预测模型.同时
【机 构】
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辽宁石油化工大学 信息与控制工程学院,辽宁 抚顺,113001;辽宁石油化工大学 信息与控制工程学院,辽宁 抚顺 113001;西北工业大学 自动化学院,西安 710072
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针对工业过程中具有复杂、强非线性的被控对象,提出一种基于RBF神经网络的非线性迭代预测控制算法.该算法采用RBF神经网络建立非线性系统过程模型,将该模型作为预测模型.同时为了避免对每个采样时刻进行线性化时会丢失系统的一些信息,因此采用多元泰勒展开和内部迭代方法,将迭代输出的预测值沿着输入轨迹展开,从而将求解复杂的非线性优化问题转化为求解简单的二次规划问题,解决了在线实时求解控制律时非线性方程的困难,最终直接递推出预测控制律的解析式.CSTR过程的仿真对比结果表明了该算法具有很强的跟踪和抗干扰能力.
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