基于神经模糊模型的CSTR系统预测控制  

Predictive Control Based on Neuro-fuzzy Model for CSTR system

作　　者：冯冬青[1] 张妍妍[1] 

机构地区：[1]郑州大学,河南省450001

出　　处：《微计算机信息》2008年第16期5-6,22,共3页Control & Automation

基　　金：河南省杰出人才创新基金项目(521000100);复杂工业过程控制技术及控制系统(2005-2007)

摘　　要：针对具有高度非线性特性的连续搅拌反应釜(CSTR)控制过程,研究了基于神经模糊模型的预测控制策略。利用神经模糊模型预测CSTR系统在一定预测时段的输出,基于进化规划(EP)的优化算法,使用神经模糊模型的预测输出来确定输入序列,实现对CSTR的PH值跟踪控制,仿真结果表明该方法可以获得满意的跟踪控制效果。In this paper, a predictive control strategy based on neuro-fuzzy model is applied to Continuous Stirred Tank Reactor （CSTR） process, which has characteristic of highly nonlinearity. We use the neuro-fuzzy model to predict the behavior of the CSTR process over a certain prediction horizon, and an optimizer algorithm based on evolutionary programming to determine input sequence in a time window. Using the proposed method, the performance of PH tracking problem in a CSTR process is investigated. The result shows it can obtain satisfactory tracking effect.

关 键 词：预测控制 神经模糊建模 连续搅拌反应釜 进化规划 

分 类 号：TP273.3[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]