【摘 要】
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本文主要研究了基于辨识模型的预测控制器，针对电厂热工过程采用常规模型辨识方法难以建立精确的数学模型，使预测控制难以在工业现场中应用的问题，首先设计了基于神经网络辨识模型的预测控制器，利用神经网络的非线性映射能力，建立对象的辨识模型，并且预测对象未来的输出，预测控制器则在这一模型基础上通过极小化性能指标函数获得最优控制律。将这一算法应用到单元机组协调控制系统中，仿真结果表明了良好的控制品质和抗干扰能
【机 构】
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华北电力大学(北京) 华北电力大学
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本文主要研究了基于辨识模型的预测控制器，针对电厂热工过程采用常规模型辨识方法难以建立精确的数学模型，使预测控制难以在工业现场中应用的问题，首先设计了基于神经网络辨识模型的预测控制器，利用神经网络的非线性映射能力，建立对象的辨识模型，并且预测对象未来的输出，预测控制器则在这一模型基础上通过极小化性能指标函数获得最优控制律。将这一算法应用到单元机组协调控制系统中，仿真结果表明了良好的控制品质和抗干扰能力。其次设计了基于Model-on-Demand(MoD)辨识模型的预测控制器，MoD模型辨识方法在各个采样时刻建立局部线性化模型，并且通过寻找最合适的邻域数据数量以及权值来得到最优的局部模型。这一方法不易陷入局部极小点的缺陷并提高了模型辨识精度，预测控制器在MoD模型的基础上进行控制律寻优获得最优控制律。将这一算法应用到过热汽温控制系统和协调控制系统中，仿真实验表明具有良好的控制效果鲁棒性。
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