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根據工業鍋爐汽包水位的動態特點，提出了汽包水位預測控制方案，采用一種基于BP 神經網絡預報的動態矩陣預測控制新算法，在該算法中，先用BP 神經網絡辨識對象模型，同時預測對象的未來輸出。該方法解決了非線性、時變對象難以建模及控制的問題，仿真結果驗證了這一算法的可行性。
預測控制自20 世紀70 年代后期提出以來，經過幾十年的發展，已有了模型算法控制
（MAC）、動態矩陣控制（DMC）、廣義預測控制（GPC）等多種控制算法,但這些預測算法的使用必須在系統建模的基礎上，因此不適應工業鍋爐的非線性和時變等難以建立精確的數學模型的情況[1]。
工業鍋爐汽包水位控制也具有非線性和時變等特點。當采用常規控制可以達到穩定狀態，但對鍋爐要求過高時，傳統的控制方案很難滿足要求，為了進一步提高控制品質，充分發揮現代控制設備功能，本文根據汽包水位動態對象特點，設計了鍋爐汽包水位預測控制方案，用BP 神經網絡（BPNN）來辨識模型和預報對象的未來輸出，從而建立一種新型的動態矩陣預測控制算法。仿真試驗表明，與常規控制方案相比，該控制方案系統響應速度快，穩態效果好，因此具有很好的實用價值。
預測控制自20 世紀70 年代后期提出以來，經過幾十年的發展，已有了模型算法控制
（MAC）、動態矩陣控制（DMC）、廣義預測控制（GPC）等多種控制算法,但這些預測算法的使用必須在系統建模的基礎上，因此不適應工業鍋爐的非線性和時變等難以建立精確的數學模型的情況[1]。
工業鍋爐汽包水位控制也具有非線性和時變等特點。當采用常規控制可以達到穩定狀態，但對鍋爐要求過高時，傳統的控制方案很難滿足要求，為了進一步提高控制品質，充分發揮現代控制設備功能，本文根據汽包水位動態對象特點，設計了鍋爐汽包水位預測控制方案，用BP 神經網絡（BPNN）來辨識模型和預報對象的未來輸出，從而建立一種新型的動態矩陣預測控制算法。仿真試驗表明，與常規控制方案相比，該控制方案系統響應速度快，穩態效果好，因此具有很好的實用價值。
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