【摘 要】
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窑压是玻璃窑炉运行过程中重要的被控指标之一,由于受到大量不确定因素影响,现有控制算法的跟踪超调大且波动频繁.鉴于简化T-S模型（STS）的强在线自适应学习能力和减法聚类可以
【机 构】
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北京化工大学信息科学与技术学院,清华大学自动化系
【基金项目】
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国家自然基金（No.51375038）,高等学校博士学科点专项科研基金博导类（No.20130010110009）,吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室开放课题（No.93K172014K05）
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窑压是玻璃窑炉运行过程中重要的被控指标之一,由于受到大量不确定因素影响,现有控制算法的跟踪超调大且波动频繁.鉴于简化T-S模型（STS）的强在线自适应学习能力和减法聚类可以解决最优模型结构的不稳定问题,本文研究一种基于减法聚类与简化T-S模型相融合的非线性模糊广义预测方法实现窑压的控制.利用该方法可以快速的完成窑压跳变后对象的逼近,克服由于跳变所引起的系统不稳定现象;在改进的STS模型的基础上,针对窑压阶跃跟踪超调过大的问题,结合整体最优滚动优化函数及最优控制增量快速求解方法设计控制律,从本源出发抑制超调
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