【摘 要】
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针对蓄热式氧化炉炉温非线性、大滞后的特点,以及传统预测控制算法难以建立精确的数学模型、控制精度不高的现状,提出一种基于极端随机树(ET)的非线性系统预测控制算法。算法利用历史输入输出数据训练学习,建立炉温预测模型,从而实现对炉温的精确预测,同时以天牛须搜索(BAS)算法为基础设计滚动优化控制器。仿真结果表明:基于天牛须搜索为基础的预测控制法相较于传统预测控制方法,其预测精度达到了±1.5℃,控制精度达到了±0.5℃,且具有更短的上升时间、更小的超调量和更小的稳态误差。
【机 构】
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江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61773182)。
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针对蓄热式氧化炉炉温非线性、大滞后的特点,以及传统预测控制算法难以建立精确的数学模型、控制精度不高的现状,提出一种基于极端随机树(ET)的非线性系统预测控制算法。算法利用历史输入输出数据训练学习,建立炉温预测模型,从而实现对炉温的精确预测,同时以天牛须搜索(BAS)算法为基础设计滚动优化控制器。仿真结果表明:基于天牛须搜索为基础的预测控制法相较于传统预测控制方法,其预测精度达到了±1.5℃,控制精度达到了±0.5℃,且具有更短的上升时间、更小的超调量和更小的稳态误差。
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