基于RBF-ARX模型的预测控制在温度实时控制系统中的应用研究

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本文针对连续补水式电加热炉温度控制系统,研究了该非线性系统的RBF-ARX建模和基于该模型的预测控制算法在该温度系统实时控制中的应用,对研究现代控制理论在工业控制中的应用具有一定的借鉴意义。首先重点介绍了RBF-ARX模型的结构。RBF-ARX模型是通过RBF网络对ARX模型中的函数系数进行逼近而得到的一种全局模型,该模型能描述非线性系统工作点附近的动态特性,因此通过对全局RBF-ARX模型进行简单的在线计算,就可获得当前工作点的局部线性模型的状态空间表达形式,基于该状态空间的模型可以直接作为预测模型,减少了系统的在线计算量。并针对连续补水式电加热炉温度系统进行了RBF-ARX和ARX模型的建模,对比了两种模型的一步预测效果,得出RBF-ARX模型能更好的描述非线性系统的全局动态特性。其次开发了温度控制系统的组态王监控平台。介绍了非线性系统的预测控制原理,给出了一种基于RBF-ARX模型的预测控制算法,搭建了温度系统基于该算法的Simulink仿真平台,给出了仿真结果。介绍了一种通过统一Simulink时钟与PC时钟实现同步实时控制的方法,使Simulink在Normal状态下实现与组态王软件之间的DDE实时通信,在此基础上采用S-Function搭建了温度系统基于RBF-ARX模型的预测控制算法的Simulink实时控制平台。最后针对温度系统加热和散热特性不同,提出一种采用两组PID参数切换的PID控制方法。比较了基于RBF-ARX模型的预测控制算法和PID控制算法在温度实时控制中控制效果,得出前者具有更好的动态特性、静态特性和强鲁棒性能,即基于RBF-ARX模型的预测控制方法对于温度系统的控制是有效的。
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