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基于二维系统理论的批生产过程集成预测迭代学习控制设计与分析
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文件大小: 489kb
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上传时间: 2021-03-28
详细说明：基于二维（2D）系统理论，提出了一种用于批处理的集成预测迭代学习控制（2D-IPILC）策略。 首先，由于批处理的二维Roesser模型，可以分析计算沿批处理索引的输出响应和错误过渡模型预测。 然后，合理地形成了一个将迭代学习控制（ILC）和模型预测控制（MPC）相结合的集成框架。 病房ILC的饲料输出是根据预定义的过程2D模型估算的。 通过最小化二次目标函数，引入了反馈MPC，以获得更好的控制性能来跟踪批处理过程。 在典型的间歇式React器上进行的仿真表明，尽管存在模型误差和干扰，但与传统的比例式（P型）ILC相比，可以获得令人满意的跟踪性能以及更快的收敛速度。
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