【摘 要】
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针对复杂非线性过程,提出一种基于Kringing近似模型的预测函数控制方法。该方法首先对已知样本点进行抽样和拟合,并建立非线性系统的Kringing近似模型,利用Kringing近似模型
【机 构】
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辽宁石油化工大学信息与控制工程学院;
【基金项目】
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辽宁省自然科学基金项目(2013020024);辽宁省高等学校优秀科技人才支持计划项目(LR2015034)
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针对复杂非线性过程,提出一种基于Kringing近似模型的预测函数控制方法。该方法首先对已知样本点进行抽样和拟合,并建立非线性系统的Kringing近似模型,利用Kringing近似模型中已知样本点的响应来构建预测函数控制的输出,将Kringing近似模型与预测函数控制(PFC)方法相结合,从而使非线性预测函数控制优化问题被转化为线性预测函数控制优化问题,解决了求控制系统输入时解非线性的问题。通过一组输入幅值不同的随机序列来检测模型的精度,在不同干扰的情况下将所提方法与一种非线性预测函数控制方法进行比较,并将该算法应用于经典的Box-Jenkins燃气炉系统。仿真结果表明,该方法具有较好的控制效果。
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