.png){kind=icon}
返回
Pattern extraction and predictive control based on dynamic controlled autoencoder
.png){kind=icon}
PRE
AI
DOI：10.1016/j.jfranklin.2026.108600.png)
.png){kind=icon}
原文求助.png){kind=icon}
分享.png){kind=icon}
收藏
摘要
En 中文
为建模和控制具有高维过程变量的非线性工业过程，现有潜在变量技术能够有效处理过程变量的高维特性，但模式与控制输入之间的非线性动态未被建模，从而限制了建模精度和模式直接控制。本文探讨了非线性工业过程中的动态控制模式提取及基于模式控制方案。首先，提出了一种动态控制自编码器模型，以同时执行非线性过程变量的降维和动态建模，实现全面捕捉过程运行信息。在模式空间引入线性参数变化模型简化了基于模式控制器的设计。随后，开发了一种基于模式模型预测控制方案，以实现模式的直接控制。最后，通过田纳西东曼过程和数值仿真验证了所提模型在模式建模及基于模式控制方案中的有效性。
Keyword:
dynamic controlled autoencoder
pattern extraction
nonlinear industrial processes
model predictive control
linear parameter-varying model
