基于Model-on-Demand的预测控制研究

在控制领域中，存在着大量的非线性时变系统，其中带有本质非线性环节的系统尤其难以得到好的控制效果。研究基于局部建模思想的Model-on-Demand（MOD）辨识算法及其与控制理论的结合，对于非线性系统的辨识及控制具有十分重要的意义。本文的研究主要集中在以下几个方面：比较广泛而深入地研究了MOD  辨识算法;对MOD  算法和广义预测控制的结合过程进行了大量研究，并详细推导出算法公式，提出了完整的实现过程;最后对污水生化处理过程的典型控制回路进行仿真。关键词：非线性系统；局部建模；广义预测控制；Abstract:  There  are  many  nonlinear  time  varying  systems  in  control  domain,  and  those  systems  having  intrinsical  nonlinear  are  harder  to  be  controlled.  Studying  model-on-demand  (MOD)  which  based  on  local  modeling  and  its  combination  with  control  theory  are  significant  to  identification  and  control  of  nonlinear  system.  The  main  contents  andconclusions  are  summarized  as  follows:The  MOD  algorithm  is  learned  relatively  and  broadly  based  on  vast  literature.  In  this  thesis,  we  have  done  many  researches  on  the  combination  of  model-on-demand  and  generalized  predictive  control,  gets  some  formula  meanwhile.  At  last  aapplication  of  them  to  wastewater  treatment  processes  is  studied.Key  words:  nonlinear  systems  ,  local  modeling,  Generalized  Predictive  Control