基于GWO-BP的双连续搅拌反应釜系统预测控制

摘要

针对双CSTR提出一种非线性模型预测控制算法.首先，采用灰狼算法优化BP神经网络中的关键模型参数，将提出的最优BP神经网络模型作为NMPC中的预测模型；然后，将灰狼算法用于求解NMPC中的滚动优化问题，得到最优的控制输入.仿真结果表明：该算法在多输入多输出系统控制中输出超调更小、更加稳定，对期望输出具有良好的跟踪效果，实现了对双CSTR系统出口温度的有效控制.

关键词

双连续搅拌反应釜 / BP神经网络 / 灰狼算法 / 模型预测控制

基金资助

国家重点研发计划(2018YFB1700200); 辽宁省自然科学基金项目(2019-ZD-0069); 辽宁省教育厅科研面上项目(LJKZ0433)