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作者：盛斌;张军;
单位：上海电力大学自动化工程学院;
摘要：连续搅拌反应釜（CSTR）作为典型的聚合反应化工生产用到的设备，其在工作运行时具有强非线性、大滞后性和不确定性，用传统的方法难以建立精准的数学模型。文中根据一类CSTR反应过程采用Hammerstein-Wiener模型，使用高斯径向基函数的LS-SVM分别对模型的两个非线性模块进行建模，并使用其建立的Hammerstein-Wiener模型作为广义预测控制的预测模型；针对广义预测控制的滚动优化环节，采用多策略改进的麻雀算法（ISSA）优化深度极限学习机（DELM）的混和优化算法策略，并利用基准函数测试改进麻雀算法的优越性；最后将混合优化算法应用在非线性CSTR对象上，经过实验证明，所提出的ISSA-DELM混合优化算法对CSTR系统具有较好的控制效果，并与未改进的SSA-DELM算法和DELM算法进行仿真结果对比，结果显示，文中算法控制效果明显优于SSA-DELM算法和传统的DELM算法。
关键词：连续搅拌反应釜(CSTR);;Hammerstein-Wiener模型;;广义预测控制(GPC);;改进麻雀算法(ISSA);;深度极限学习机(DELM);;高斯径向基函数
基金资助：国家自然科学基金项目（61273190）
