基于神经网络逆模型的广义预测控制及应用

• 作者: 于蒙 邹志云 朱文超 孟磊
• 来源期刊: 控制工程
• 关键词: pH中和过程 Hammerstein模型 DE-LM算法 CARIMA模型 GPC
• 年，卷（期）: 2021,（9）
• 所属期刊栏目: 建模与仿真系统
• 页码范围: 1747-1753
• 页数: 7页
• 分类号: TP273
• 语种: 中文
• DOI: 10.14107/j.cnki.kzgc.20190684

摘要

针对pH过程Hammerstein辨识模型,采用前馈神经网络辨识的逆模型控制策略.将辨识后的逆模型引入控制系统中,补偿Hammerstein模型的静态非线性,使强非线性pH过程呈伪线性特征,非线性的控制策略设计转变为线性控制策略设计.引入DE-LM算法,提高了逆辨识精度.根据伪线性结构,采用基于CARIMA模型的GPC实现控制.控制仿真实验结果表明,所建立的控制策略优于传统的PID控制算法,具有良好的设定值跟踪性能和抗干扰控制响应.