化工过程强非线性系统的变模型自适应预测控制

摘要

提出一种变模型自适应预测控制算法;基于非线性状态空间模型,通过每步在当前工作点(非平衡点)线性化获得线性化子模型,以此进行状态反馈预测控制,线性化子模型随工作点变化,且不限于平衡点.通过pH值控制的对比仿真实验,证明其对强非线性过程的控制效果优于传统的多模型预测控制.最后分析讨论了该控制算法存在的几个重要问题,并指出与之相关的未来研究方向.