论文部分内容阅读
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