【摘 要】
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随着自动控制技术的发展,对系统的控制要求也越来越高.对于工业过程中存在的大量非线性对象,人们已不再满足于采用线性控制方法来进行控制,而是不断寻求基于非线性模型的非线
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随着自动控制技术的发展,对系统的控制要求也越来越高.对于工业过程中存在的大量非线性对象,人们已不再满足于采用线性控制方法来进行控制,而是不断寻求基于非线性模型的非线性控制方法.线性预测控制算法,特别是线性DMC算法,在实际工业过程中已经 取得了巨大的成功.但是对于工业过程中的强非线性对象,线性DMC算法无法满足越来越高 的控制要求.因此人们提出了几种非线性DMC控制方法.然而,这几种非线性DMC算法都存砸一些不足之处,该文提出了一种新的基于Taylor扩展式的非线性DMC算法,在保持了线性DMC算法的简单灵活的优点的同时,克服了以前的非线性DMC算法的缺点,并且利用RBF神经网络技术,使得基于Taylor扩展式的非线性DMC算法对于一般的非线性对象具有了更大的适用性‰
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