一种红外加热过程的无模型自适应温度控制方法及系统

本申请涉及一种红外加热过程的无模型自适应温度控制方法及系统，涉及红外加热控制调节技术领域，该方法包括：将红外加热系统描述为离散时间的非线性系统，构建对应的线性化数据模型。然后引入RBF神经网络估计红外加热系统的动态特性，在线估计控制律参数。利用模型预测控制的滚动优化预测机制处理红外加热过程中的时滞特性，构建RBF‑MFAPC控制器。最后，将实时采集的数据作为控制器的输入，通过实时反馈动态调整红外加热器功率，从而实现对红外加热过程温度的精准控制。本申请无需依赖红外加热过程的模型参数，通过RBF神经网络的非线性逼近系统动态特性和模型预测控制的滚动优化机制，实现了对红外加热过程中的温度高精度控制，并提升了系统的自适应性。