基于数据驱动的CSTR自适应准滑模控制

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连续搅拌反应釜(Continuous Stirred Tank Reactor, CSTR)作为化工生产中的核心设备之一,具有典型的非线性特征.针对这种二阶非线性不确定系统,基于积分滑模的控制特性和RBF神经网络的逼近能力设计了一种基于数据驱动的自适应准滑模控制器.仿真结果表明,该算法能很好地使CSTR跟踪给定的温度信号,与普通滑模控制器相比,不需要动力学模型,放松了设计条件;与基于RBF神经网络整定的PID控制器相比,表现出较强的鲁棒性.
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