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公开(公告)号：CN119046756A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411147610.4
申请日：2024-08-21
Applicant: 南京工业大学
IPC: G06F18/241 , B01D3/42 , B01D3/14 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于LSTM特征提取和递减预测步长的DMO精馏温度模型预测控制方法，其包括步骤：S1：采集化工工业数据，利用LSTM时间序列模型进行数据特征提取和预处理；S2：将步骤S1得出的数据进行机理建模，确定预测控制的系统模型；S3：采用H∞型成本函数，通过调整成本函数的参数矩阵来确定系统状态或者控制输入的权重；S4：采用递减步长的模型预测控制算法，实现成本函数的最小化优化，使整体系统的控制时间减少。本发明解决了传统数据方法依旧存在较小偏差的问题，以及解决了传统模型预测控制方法到达终端集时间难以预知且无法保证指定时间内到达的问题。
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