基于RBF-ARX模型的预测控制在温度实时控制系统中的应用研究的开题报告_第1页
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基于RBF-ARX模型的预测控制在温度实时控制系统中的应用研究的开题报告一、研究背景及研究意义温度是工业生产中常见的控制参数之一，对于保持产品质量和生产效率具有重要的影响。目前，常用的温度控制方法主要有死区控制、PID控制等，但是这些方法都存在一些缺陷，如控制精度受环境干扰影响大等。因此，如何提高温度控制的精度和稳定性是一个亟待解决的问题。近年来，基于模型的预测控制（MPC）在工业控制领域得到了广泛的应用，特别是在复杂系统和非线性系统的控制中表现出了很好的效果。MPC是一种利用已知系统模型预测未来系统状态，并通过调整控制变量来优化控制目标的控制策略。MPC具有优秀的控制性能、鲁棒性强、适用范围广等优点，然而传统的MPC方法存在计算量大、计算时间长等问题，不适用于实时控制系统。因此，本研究拟通过基于径向基函数（RBF）自回归外部（ARX）模型的预测控制方法来提高温度实时控制系统的控制精度和稳定性，达到实时在线控制的效果，具有重要的研究意义。二、研究内容及研究方法本研究拟通过以下几个方面来实现：1.构建基于RBF-ARX模型的温度预测控制系统：首先，收集温度数据，并对数据进行预处理；其次，选取合适的RBF-ARX模型结构，并通过样本数据对模型参数进行估计；最后，基于预测模型实现温度控制。2.设计控制方案：针对温度控制系统的特点，设计合理的控制方案，包括控制目标的设定、控制策略的制定等。3.实验仿真：利用Matlab等软件进行实验仿真，验证基于RBF-ARX模型预测控制的温度控制效果，并与传统的温度控制方法进行比较分析。三、研究预期成果1.建立基于RBF-ARX模型的温度预测控制系统，实现温度的高精度、实时控制。2.探索温度非线性控制问题的解决方法，为工业控制领域提供新的思路和方法。3.提高温度控制的效率和稳定性，提高产品质量和生产效率。四、研究难点及解决方案本研究的难点主要在于RBF-ARX模型的参数估计以及控制策略的设计。为解决这一问题，拟通过大量实验仿真，对模型参数和控制策略进行优化和调整，提高模型的精度和稳定性。五、研究进度安排本研究计划于2021年8月开始，按照以下进度安排：1.8月-9月：收集温度控制数据，并进行预处理；选取RBF-ARX模型结构，并进行模型参数的估计。2.9月-10月：设计控制方案，包括目标设定和控制策略的制定。3.10月-11月：搭建温度预测控制系统并进行实验仿真，分析控制结果。4.11月-12月：撰写论文并进行修改完善。六、论文结构安排本论文拟分为以下部分：第一章：绪论1.1研究背景和意义1.2国内外研究现状1.3研究内容和方法1.4预期成果和意义第二章：相关理论和技术2.1温度控制的基本概念和原理2.2基于RBF-ARX模型的预测控制技术2.3MPC的应用研究现状第三章：模型建立和实现3.1温度预处理3.2RBF-ARX模型的选取和参数估计3.3控制方案设计和实现第四章：实验仿真与分析4.1实验环境和仿真数据4.2RBF-ARX模型与传统方法的比较分析4

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