Wiener模型非线性预测控制法在复杂系统中的应用

"基于Wiener模型的非线性预测函数控制 (2011年) - 针对传统预测函数控制在处理非线性强、结构多变系统时的效果不足，提出了一种结合Wiener模型的非线性预测函数控制方法，通过支持向量机回归建立非线性部分的逆模型，将非线性问题转化为线性，从而提高了控制效率和适应性。在pH中和过程的仿真中，该方法优于PID控制。" 本文是2011年发表的一篇工程技术论文，主要探讨了如何改进非线性预测函数控制（PFC）在应对非线性强、结构多变的工业对象时的控制效果。传统的预测函数控制在处理这类复杂系统时往往表现不佳，因此作者提出了一种新的策略，即基于Wiener模型的非线性预测函数控制。 Wiener模型是一种复合模型，由线性部分和非线性部分组成，适合描述许多实际工程中的非线性系统。论文中，作者利用支持向量机（SVM）回归技术来构建Wiener模型中非线性部分的逆模型。逆模型的构建使得可以对非线性预测函数控制进行线性化处理，即将原本的非线性控制问题转换成线性预测函数控制问题。这一转换的关键在于，在输出反馈和参考轨迹上分别引入非线性部分的逆模型，简化了优化算法，使得可以使用线性优化算法来求解，避免了处理复杂的非线性优化问题。 在实际应用中，作者选择了pH中和过程作为案例，进行了计算机仿真。仿真结果表明，这种基于Wiener模型的非线性预测函数控制方法相比传统的PID控制器，不仅控制效果更优，而且在面对模型失配时具备更好的自适应性能。这表明该方法在应对实际工业控制问题时具有较高的实用价值和潜力。 关键词涵盖了自动控制技术、非线性系统、预测函数控制、Wiener模型和逆模型，强调了论文研究的核心内容和技术手段。该研究对于提高复杂非线性系统的控制精度和稳定性，以及在模型不确定性条件下的自适应能力，提供了理论依据和实践指导。 这篇论文为非线性系统的控制提供了一个创新且有效的解决方案，通过将非线性问题线性化，简化了控制设计，并在实际案例中验证了其优越性能，对于自动化控制领域具有重要的理论和实践意义。