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槽式反应器基于在线支持向量机的非线性模型预测控制方法技术

技术编号:7758499 阅读:197 留言:0更新日期:2012-09-13 23:34
本发明专利技术公开了一种槽式反应器基于在线支持向量机的非线性模型预测控制方法,属于工业过程智能控制领域,该控制方法主要包括基于在线支持向量机的系统建模和闭环控制回路设计。在线支持向量机通过历史数据学习辨识出槽式反应器的非参数预测模型,然后利用过去的输入输出信息和未来的输入信息预测系统未来的输出状态,并且利用在线支持向量机在线学习能力实现模型的在线自校正。将模型输出进行反馈,然后与参考输入轨迹进行比较,应用二次型性能指标进行滚动优化,采用渐进下降原理求解得出多步预测解析控制律,将其作用于反应器,使反应器温度控制尽量接近设定值,完成整个控制循环。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及エ业自动控制领域,尤其是涉及ー种。
技术介绍
槽式反应器(CSTR)是ー典型的化工过程,由于它固有的非线性特性,经常被用做ー个典型的严重非线性对象来检验各种控制方法。CSTR的原理示意简图如图I。ー单级不可逆放热反应A —B (A代表进入反应器的化学物质,B代表反应后的产物)在反应器中进行,通过流过冷却夹套的传热流体(C代表传热流体的进入,D代表传热流体的流出)来控制整个化学反应的特性。整个过程可用一组非线性微分方程来描述 V^ = XqA0+ q(\ - A)A(t -a)- qA{t) - VK0 exp■(I)at\_K1 (/)VCaT1 = qCa j + V(-AH)K0 expA(t)-U(T(t)-TJ (2)atRT (t)式中当t G ,有冲)=釣(0,『ひ)=%(0。其中八(0是化学物质A的浓度,T⑴是温度,其余參数a、X、q、A。、V、K。、_e/R、Ca、n、(_ A H)、U和!;都是正值。采用归一化技术_8]=ろし=シ=^,ドシ。=雨, n UvP =*pr^',Da = K0Vexp (- Y o) ^则式(I)和(2)为ル(0 = --^,(0 + Da exp+ (--1)'(, -t)(3) ん权利要求1.一种,其特征在于,该模型预测控制方法包括 (1)通过对反应器的历史输入输出数据学习,建立基于在线支持向量机的非线性系统黑箱预测模型; (2)当前时刻k,利用过去的输入输出信息和未来的输入信息,通过基于在线支持向量机的非线性预测模型,预测系统未来的输出状态ym,根据模型在k时刻的误差8是否大于设定最小误差error来判断是否在线校正模型參数,并且将ym进行反馈,与原先设定的參考轨迹进行比较,应用二次型性能指标的控制器进行滚动优化,采用渐进下降原理求解 计算出当前时刻应施加于系统的控制输入U,使反应器的温度尽可能的接近并达到设定值ysp,完成整个控制循环。全文摘要本专利技术公开了一种,属于工业过程智能控制领域,该控制方法主要包括基于在线支持向量机的系统建模和闭环控制回路设计。在线支持向量机通过历史数据学习辨识出槽式反应器的非参数预测模型,然后利用过去的输入输出信息和未来的输入信息预测系统未来的输出状态,并且利用在线支持向量机在线学习能力实现模型的在线自校正。将模型输出进行反馈,然后与参考输入轨迹进行比较,应用二次型性能指标进行滚动优化,采用渐进下降原理求解得出多步预测解析控制律,将其作用于反应器,使反应器温度控制尽量接近设定值,完成整个控制循环。文档编号G05B13/04GK102662324SQ20121013333公开日2012年9月12日 申请日期2012年4月28日 优先权日2012年4月28日专利技术者潘丰, 陈进东 申请人:江南大学本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员:潘丰陈进东
申请(专利权)人:江南大学
类型:发明
国别省市:

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