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基于RBF-ARX模型的预测控制在加热筒过程控制系统中的应用研究的中期报告
一、研究背景
随着工业自动化的不断发展和自动化控制技术的不断创新，预测控制技术在工业生产中的应用越来越广泛。预测控制技术可以有效地解决设备模型受到实际生产环境和工艺参数变化影响所带来的问题，实现对工业生产过程的精确控制和优化调整。加热筒在化工、冶金、建材等行业中广泛应用，加热筒过程控制系统对加热筒的加热、保温、降温等过程进行自动控制，以满足工厂对产品质量要求和生产效率的需求。因此，研究基于预测控制的加热筒过程控制技术，对提高加热筒生产过程的稳定性和效率具有重要意义。
二、研究内容
本研究以加热筒过程控制系统为研究对象，采用基于径向基函数的自回归外部模型（RBF-ARX）作为预测模型，利用实验数据对模型进行参数优化，并进行模型验证和误差分析。在此基础上，将RBF-ARX模型应用于加热筒过程控制中的温度控制环节，利用控制器对温度进行实时预测和调整，以达到控制温度的目的，并对控制效果进行测试和评估。
三、研究进展
1.数据采集与处理
采集了加热筒过程控制系统中的温度、压力、流量等参数，对数据进行预处理并进行了特征选择和构建特征模型，以提高模型预测的准确性。
2.RBF-ARX模型的优化与验证
采用基于遗传算法的参数优化方法对RBF-ARX模型进行优化，并对模型进行了交叉验证和误差分析。结果表明，经过优化后的RBF-ARX模型在预测温度方面的误差较小，具有较高的预测精度。
3.预测控制控制温度效果测试
在加热筒过程控制系统中，利用优化后的RBF-ARX模型进行预测控制，在温度控制环节中控制器对温度进行实时预测和调整，以达到控制温度的目的。测试结果表明，预测控制可以有效地提高温度控制的精度和稳定性，对加热筒过程控制具有重要的应用价值。
四、下一步工作计划
1.研究基于RBF-ARX模型的优化算法，进一步提高预测模型的预测精度和鲁棒性；
2.对加热筒过程控制系统中的其他环节进行预测控制模型的建立和应用，实现对加热筒过程的全面控制；
3.在工业生产中进行实际应用，确立RBF-ARX模型在加热筒过程控制中的应用价值和效果。