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针对聚合过程中时不变不确定性参数不能直接估计的情况, 导致的多阶段非线性模型预测控制中场景树 生成的合理性问题, 提出一种基于贝叶斯概率加权的在线场景更新算法. 该方法利用前一时间步中每个场景的模型 预测信息和过程状态测量信息计算对应场景的概率权重, 然后通过合适的自适应步长在线更新场景树中不确定性 的离散实现场景. 所提方法在保证过程约束满足的同时, 逐渐缩小不确定性集合逼近不确定性的真实值, 从而降低 保守性, 提升控制器性能. 通过多个批次的半间歇聚合反应过程实例仿真结果表明, 所提出的方法可以有效降低批 次反应时间, 提高生产效率.  相似文献
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