Hammerstein模型非线性预测函数控制策略

"基于Hammerstein模型的非线性预测函数控制策略，通过结合线性预测函数控制器和Hammerstein模型的非线性部分的反函数，实现了仅需线性优化的控制方法，避免了非线性滚动优化的复杂性。这一策略确保了线性控制器的输出与闭环系统内部模型线性部分的输入一致，简化了预测输出的计算，无需解Diophantine方程。在pH中和过程的仿真中，该控制算法表现出优于PID控制的性能。" 基于Hammerstein模型的非线性预测函数控制是一种创新的控制策略，它旨在解决非线性系统的控制问题。Hammerstein模型是一种特殊的非线性系统模型，包含一个静态非线性环节和一个后续的线性动态环节。在这种模型中，非线性部分通常是对输入的单值映射，而线性部分则处理非线性变换后的信号。 该控制策略的关键在于将非线性控制器设计为一个线性预测函数控制器（PFC）与Hammerstein模型非线性部分的反函数的组合。线性PFC可以进行线性优化，以产生对系统的预测控制输入。同时，非线性部分的反函数使得线性控制器的输出能够精确地匹配闭环系统内部模型线性部分的输入，这使得模型的输出只取决于PFC的控制输入，即变量uPFC。 通过这种方法，非线性预测函数控制策略避免了传统的非线性滚动优化过程，简化了控制算法的实现。在预测输出的计算过程中，可以直接利用模型参数，无需解复杂的Diophantine方程，这显著减少了计算负担并提高了控制效率。 在实际应用中，这一策略在pH中和过程的计算机仿真实验中展示了其优越性。pH中和过程是一个典型的非线性化学反应过程，其控制目标是维持溶液的酸碱度在理想范围内。通过对比，非线性预测函数控制策略在控制品质上优于传统的PID控制，这表明了其在处理非线性系统时的高效性和精确性。 基于Hammerstein模型的非线性预测函数控制是一种有效且实用的方法，它能够应对非线性系统的挑战，提供更优的控制性能，同时降低了计算复杂性，特别适合于需要实时控制和高精度的工业过程。