【摘 要】
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该文在回顾预测控制历史和分析非线性预测控制的关键问题的基础上,提出了一种非线性系统组合模型——利用先验知识的神经网络模型,详细讨论了用遗传算法实现优化的一些具体问
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该文在回顾预测控制历史和分析非线性预测控制的关键问题的基础上,提出了一种非线性系统组合模型——利用先验知识的神经网络模型,详细讨论了用遗传算法实现优化的一些具体问题.最后,该文对算法进行了工程化研究,根据软件控制仪表的思想,提出了非线性预测控制算法在集散控制系统中的设计和实现方案.第一章回顾了预测控制的发展历史和应用情况,介绍了预测控制的基本原理和基本步骤,简单总结了预测控制的特点,并阐明了进行非线性预测控制研究的意义.第二章主要总结了非线性预测控制的研究概况..先介绍非线性预测控制的研究现状,接着介绍了两种相关的预测控制技术——鲁棒预测控制和自适应预测控制,最后阐述了非线性预测控制研究的两个关键问题.第三章和第四章分别探讨非线性预测控制的建模问题和优化问题.分类研究了各种预测模型,提出了一种利用先验知识的神经网络模型,不仅实现了对非线性系统的建模,还充分发挥了先验知识和神经网络各自的优点.在说明遗传算法的结构和特点的基础上,仔细研究了这些遗传算法在用于非线性预测控制时所遇到的一些问题以及相应的解决方案.第五章结合第三章提出的模型和第四章提出的优化方法,形成完整的非线性预测控制算法,实现了对一个悬吊系统的控制,用仿真结果说明了算法有效性.最后总结了该方法的优点.第六章探讨了非线性预测控制算法的工程化实现,研究如何在集散控制系统(DCS)中实现非线性预测控制算法,针对自主开发的AUTO-2000集散控制系统,设计了非线性预测控制仪表,给出了仪表结构、组态方式和监控的详细描述,说明了非线性预测控制算法应用于工业过程的可行性.
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