基于T-S模糊神经网络的Hammerstein模型预测控制

高文帅; 郎宪明

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基于T-S模糊神经网络的Hammerstein模型预测控制

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针对化工生产过程中强非线性、大滞后、时变特点的复杂特性,提出了一种基于T-S模糊神经网络的Hammerstein模型动态矩阵预测控制方法.采用非线性控制分离策略,应用动态矩阵控制算法计算该模型动态线性部分的中间变量,作为T-S模糊神经网络的输入,进而通过T-S模糊神经网络逆映射出控制量,以实现基于T-S模糊神经网络的Hammerstein模型预测控制.pH中和过程的仿真控制实验表明,所提方法明显优于传统的PID控制方法,具有良好的设定值跟踪及抗干扰效果.

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来源
《当代化工》 |2020年第9期|1949-19532019|共6页
作者
高文帅; 郎宪明;
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作者单位

辽宁石油化工大学信息与控制工程学院抚顺 113001;

辽宁石油化工大学信息与控制工程学院抚顺 113001;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类复合控制、复合控制系统;
关键词
T-S模糊神经网络; Hammerstein模型; 非线性; 动态矩阵控制;

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