一类化工过程多变量系统的自适应非线性预测控制

针对化工过程的一类多变量非线性系统，提出了一种自适应非线性预测控制(ANMPC)算法。在采用递归最小二乘法进行预测模型参数在线辨识的基础上，将系统的静态非线性关系用一个反向传播(BP)神经网络稳态模型来表示，通过稳态模型求得的动态增益来进一步校正预测模型的参数。详述了ANMPC控制器设计步骤，通过在一个多变量pH中和过程中的仿真验证了本算法的可行性和有效性。