基于Hammerstein模型的自适应预测控制方法技术

本发明专利技术公开了一种基于Hammerstein模型的自适应预测控制方法，具体包括以下步骤：（1）数据采集通道实时采集间歇化工生产过程的工艺参数值，进行数据预处理；（2）处理后的数据传递给神经网络辨识器，由神经网络辨识器进行建模，建模后的模型经过仿真修正；（3）混合自适应预测控制器读取模型参数，生成控制参数，控制执行机构动作；（4）控制算法实现。本发明专利技术结合间歇化工过程模型特点，采用基于hammerstein模型的控制方法设计控制系统，引入非线性求逆环节，针对线性环节做预测策略设计，再通过求解非线性代数方程组来确定实际控制量，从而降低在线优化的计算量，实现间歇化工过程精确有效控制。

【技术实现步骤摘要】

【技术保护点】
基于Hammerstein模型的自适应预测控制方法，具体包括以下步骤：（1）数据采集通道实时采集间歇化工生产过程的工艺参数值，进行数据预处理；（2）处理后的数据传递给神经网络辨识器，由神经网络辨识器进行建模，建模后的模型经过仿真修正；（3）混合自适应预测控制器读取模型参数，生成控制参数，控制执行机构动作；（4）控制算法实现。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：潘赛虎，马正华，邹凌，周炯如，何可人，许淮，
申请(专利权)人：常州大学，
类型：发明
国别省市：