基于径向基神经网络的广义预测控制研究及应用

摘要：

实际工业生产过程中常含有非线性、滞后环节,特别是在化工、冶炼等生产过程中尤为显著.连续搅拌釜式反应(CSTR)在反应过程中会产生大量的反应热,及时地移去反应热保证生产正常进行是控制的主要目标.采用了基于神经网络的预测控制来解决非线性、滞后等环节的影响.讨论了广义预测控制的基本结构与原理,研究了广义预测控制算法的预测模型、反馈校正、滚动优化.选取径向基(RBF)网络建立了系统的多步预测模型,并对连续搅拌釜式反应过程进行了仿真.仿真结果表明,基于RBF神经网络的广义预测控制器具有良好的自适应性、鲁棒性和抗干扰能力.

关键词：神经网络、连续搅拌釜式反应(CSTR)、广义预测控制(GPC)

所属期刊栏目：36

分类号：TP183(自动化基础理论)

在线出版日期：2008-09-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：279-282