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基于多模型pH非线性过程的预测控制
被引量：
20
1
作者
张智焕
王树青
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2002年第1期29-31,55,共4页
对于强非线性系统 ,基于单一模型的传统预测控制系统的瞬态性能一般比较差 ,而克服这一缺点的直观且可行的方法是根据多个不同工作点建立多模型 ,通过在线切换设计自适应预测控制器 ,本文针对典型化工非线性对象 p H中和过程 ,应用多模...
对于强非线性系统 ,基于单一模型的传统预测控制系统的瞬态性能一般比较差 ,而克服这一缺点的直观且可行的方法是根据多个不同工作点建立多模型 ,通过在线切换设计自适应预测控制器 ,本文针对典型化工非线性对象 p H中和过程 ,应用多模型处理方法 ,提出了 p H过程的多模型预测控制设计方法 ;根据其工作范围建立了过程的多模型表示 ,然后在此基础上 ,设计了相应的预测控制器 ,通过模糊识别来调度控制器 ,从而获得大范围全局非线性对象的控制量 。
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关键词
多模型
模糊识别
预测控制
非线性
系统
隶属度函数
连续搅拌槽反应器
ph非线性过程
化工
过程
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职称材料
题名
基于多模型pH非线性过程的预测控制
被引量：
20
1
作者
张智焕
王树青
机构
浙江大学工业控制技术国家重点实验室
先进控制研究所
出处
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2002年第1期29-31,55,共4页
文摘
对于强非线性系统 ,基于单一模型的传统预测控制系统的瞬态性能一般比较差 ,而克服这一缺点的直观且可行的方法是根据多个不同工作点建立多模型 ,通过在线切换设计自适应预测控制器 ,本文针对典型化工非线性对象 p H中和过程 ,应用多模型处理方法 ,提出了 p H过程的多模型预测控制设计方法 ;根据其工作范围建立了过程的多模型表示 ,然后在此基础上 ,设计了相应的预测控制器 ,通过模糊识别来调度控制器 ,从而获得大范围全局非线性对象的控制量 。
关键词
多模型
模糊识别
预测控制
非线性
系统
隶属度函数
连续搅拌槽反应器
ph非线性过程
化工
过程
Keywords
multiple model
fuzzy recognized
predictive control
nonlinear system
membership function
CSTR
分类号
TQ021 [化学工程]
TP273.5 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多模型pH非线性过程的预测控制
张智焕
王树青
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2002
20
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