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| Ｈａｍｍｅｒｓｔｅｉｎ模型基于神经网络的预测控制方法 | |
| 作者姓名： | 向微盛捷陈宗海 |
| 作者单位： | 中国科学技术大学自动化系，合肥２３００２７ |
| 摘 要： | Ｈａｍｍｅｒｓｔｅｉｎ模型是化工过程中最常用的模型之一，它由非线性静态环节和线性动态环节串连 组成，适合描述ｐＨ过程和具有幂函数、死区、开关等非线性特性的过程．这类模型的控制问题可以分解 为：线性模型的控制问题和非线性模型的求根问题．针对Ｈａｍｍｅｒｓｔｅｉｎ模型提出了一种基于神经网络的 模型预测控制策略，采用一组神经网络拟合非线性部分的逆映射．这种方法不需要假设Ｈａｍｍｅｒｓｔｅｉｎ模 型的非线性部分由多项式构成，并且避免已有研究在无根和重根情况下存在的问题．最后通过仿真试验证明了以上结论． |
| 关 键 词： | 模型预测控制 Ｈａｍｍｅｒｓｔｅｉｎ模型 神经网络 |
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