【摘 要】
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为研究具有非线性大时滞特点的煮糖过程入料流量的自适应控制问题,从系统辨识的角度入手,通过子空间辨识法建立入料流量与电动阀门开度之间的预测模型,利用改进型最小二乘法
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51465003)
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为研究具有非线性大时滞特点的煮糖过程入料流量的自适应控制问题,从系统辨识的角度入手,通过子空间辨识法建立入料流量与电动阀门开度之间的预测模型,利用改进型最小二乘法构建目标函数简化运算,通过滚动优化来整定模型的输出误差以实现对入料流量的自适应控制。仿真结果表明,子空间预测模型的训练时间为0.8883s,平均绝对误差为0.0026,明显优于BP神经网络预测模型和RBF神经网络预测模型的预测性能,符合煮糖过程工艺控制的要求。最后通过自主研发的煮糖过程综合实验平台对该控制算法的有效性和优越性进行了实验验证。
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