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申请/专利权人：安徽商高大数据技术有限公司
摘要：本发明适用于模型预测控制技术领域，提供了融合增量学习的模型预测控制方法，通过构建增量学习模型，补充状态空间模型应对扰动时的预测偏差，将增量学习模型的预测结果反馈至状态空间模型预测时域，修正模型误差，并通过增量数据更新模型，有效预测扰动产生的影响。最后通过反馈校正和迭代优化，实现最优控制输入，达到抑制不可测扰动的目的。这种融合方法使得模型能够更准确地反映实际系统的动态变化，能够在工况发生变化时进行自适应调整，提高系统控制鲁棒性。仿真实验结果表明，本发明提出的方法具备克服扰动的所带来的偏差，相对于其他方法具有显著的优越性。
主权项：1.融合增量学习的模型预测控制方法，其特征在于，包括：以下步骤：步骤一、构建传递函数模型；步骤二、构建增量学习模型；步骤三、基于增量学习预测模型控制。
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百度查询： 安徽商高大数据技术有限公司 融合增量学习的模型预测控制方法
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