基于多模型的非线性系统广义预测控制

摘要

对于复杂的离散时间非线性系统,提出一种基于多模型的广义预测控制方法.通过在平衡点附近建立线性模型,并用径向基函数神经网络来补偿匹配误差,形成了非线性系统的多模型表示,然后采用模糊识别方法作为切换法则,并结合广义预测控制构成了多模型广义预测控制器.通过对连续发酵过程的计算机仿真,表明了该方法的有效性.