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基于多目标优化的非线性模型预测控制的研究(英文)

王国良  杜娟  陈宇晨  阎威武  
【摘要】:本文研究了基于径向基函数神经网络(RBFNN)和多目标优化算法的非线性模型预测控制。RBFNN神经网络在每个控制间隔预测被控变量的实时值,多目标模型预测控制以多目标方式考虑每个局部模型的目标函数,同时将所选目标函数作为主要考虑因素,其他目标函数被认为是主要的附加约束。随着附加约束的值在最小和最大之间变化,可以通过选择非支配结果来获帕累托最优选择。并将提出的算法和单模型单目标函数非线性模型预测控制方法在CSTR对象上进行了比较。仿真结果表明该算法的有效性和可行性。

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