【摘 要】
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工业过程常伴随有物理化学反应、生化反应等,使其本身存在着复杂性、不确定性和 非线等因素,从而决定了对它进行控制的困难程度.而预测控制正是针对工业过程的这些 特点而
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工业过程常伴随有物理化学反应、生化反应等,使其本身存在着复杂性、不确定性和 非线等因素,从而决定了对它进行控制的困难程度.而预测控制正是针对工业过程的这些 特点而发展起来的一类新型控制算法,特别适用于控制不易建立精确数学模型且比较复杂 的工业生产过程.由于工业过程很难用机理建模的方法建立其数学模型,因此在该文中利 有过程的输入输出数据,采用人工神经网络建立预测模型,并解决了其滚动优化的问题. 该文道德从预测控制思想的简单回顾入手,介绍了非线性预测控制的和现有的一些实现方 法,在此基础上提出该文的技术路线,同时对前向神经网络的基本学习算法进行了改进, 以增加其快速性,满足实时控制的要求.
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