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文檔簡介
1、在現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)中,起源于實際過程控制領(lǐng)域的模型預(yù)測控制應(yīng)用越來越廣泛,模型預(yù)測控制已經(jīng)成為處理復(fù)雜約束多變量控制問題的公認(rèn)標(biāo)準(zhǔn),它在許多復(fù)雜工業(yè)過程的優(yōu)化控制的應(yīng)用產(chǎn)生了巨大的經(jīng)濟(jì)效益,在實際的工業(yè)生產(chǎn)過程控制中,模型預(yù)測控制具有具有很好的魯棒性,控制性能比較好,能有效地克服過程的耦合性、非線性以及不確定性和多變量問題,并且能方便、顯式的處理過程控制變量中的各種約束。但是單純使用模型預(yù)測控制,很難實現(xiàn)對被控對象的輸出軌跡無誤差地完全跟蹤
2、期望輸出軌跡,而迭代學(xué)習(xí)控制則不同,它具有很強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力,很容易處理軌跡跟蹤問題。針對兩者的優(yōu)缺點,研究了一種模型預(yù)測控制融入到迭代學(xué)習(xí)控制的算法。將此算法應(yīng)用到反應(yīng)釜系統(tǒng)中,證明了此算法可以迅速地準(zhǔn)確地實現(xiàn)對期望軌跡的完全跟蹤任務(wù),并且具有實時抗干擾能力。在迭代學(xué)習(xí)模型預(yù)測控制算法基礎(chǔ)上引入前饋控制,通過仿真,可以看出引入前饋后,可以降低迭代次數(shù),加快跟蹤速度,提高了效率。最后將本算法應(yīng)用到鍋爐過熱汽溫系統(tǒng),并與PID算法效果相比較,
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