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![基于特征模型的預(yù)測函數(shù)控制及應(yīng)用研究.pdf_第1頁](https://static.zsdocx.com/FlexPaper/FileRoot/2019-3/7/23/1ff7aa38-e702-44d3-aed3-7ad655c4e721/1ff7aa38-e702-44d3-aed3-7ad655c4e7211.gif)
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文檔簡介
1、在過去的幾十年里,模型預(yù)測控制的研究越來越受到眾多專家學(xué)者的重視,在大家的共同努力下,許多重要的研究成果不斷出現(xiàn)。模型預(yù)測控制以其魯棒性好,具有靈活的約束處理能力,綜合控制質(zhì)量較高,特別適合于處理具有輸入輸出約束、時(shí)滯時(shí)變特性、反向特性和變目標(biāo)函數(shù)的工業(yè)過程等優(yōu)點(diǎn),受到工業(yè)界的廣泛歡迎,應(yīng)用成果層出不窮。預(yù)測函數(shù)控制作為第三代模型預(yù)測控制,在保持模型預(yù)測控制優(yōu)點(diǎn)的同時(shí),通過引入基函數(shù)的概念增強(qiáng)了輸入控制量的規(guī)律性,提高了響應(yīng)的快速性和準(zhǔn)
2、確性,可有效地減少算法的計(jì)算量。然而,與其它基于預(yù)測模型的模型預(yù)測控制一樣,預(yù)測函數(shù)控制仍然存在一旦預(yù)測模型與實(shí)際被控過程出現(xiàn)不一致時(shí),會出現(xiàn)控制性能下降的問題。盡管圍繞模型失配問題展開了一系列的研究,如將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、模糊模型引入預(yù)測函數(shù)控制作為預(yù)測模型,但這樣做的結(jié)果使預(yù)測模型變得復(fù)雜,增加了在線計(jì)算工作量,預(yù)測函數(shù)控制原先所具有的算法簡單、運(yùn)算速度快的優(yōu)點(diǎn)失去。 針對預(yù)測函數(shù)控制的模型失配問題,本文以保證預(yù)測函數(shù)控制所具有
3、的算法簡單、運(yùn)算速度快的優(yōu)點(diǎn)為研究出發(fā)點(diǎn),同時(shí)減小模型失配以保證預(yù)測函數(shù)控制的控制性能不下降為前提,提出基于特征模型的預(yù)測函數(shù)控制控制方案。特征模型通常的形式是一個二階慢時(shí)變的線性模型,它是根據(jù)被控對象動力學(xué)特征和控制性能的要求相結(jié)合建立起來的模型,特征模型的關(guān)鍵特點(diǎn)在于模型的形式簡單、易于工程實(shí)現(xiàn),而且在同樣輸入控制作用下,對象特征模型和實(shí)際對象在輸出上是等價(jià)的。特征模型這一概念是由吳宏鑫院士結(jié)合自己多年的理論研究與工程實(shí)踐而提煉出來
4、。在本文中,作者對特征模型理論開展了進(jìn)一步研究,一是總結(jié)出幾種特征模型獲取的方法,尤其是提出了基于測試法的特征模型獲取方法,以及借助于Matlab的仿真分析法。這些方法可以方便地獲取被控對象的特征模型,以及在已有高階模型的基礎(chǔ)上,實(shí)現(xiàn)模型降階。二是為了避免特征模型時(shí)變參數(shù)計(jì)算問題,引入了參數(shù)區(qū)間的概念,將二階慢時(shí)變的線性模型等效成一族二階線性模型,從而保證特征模型引入預(yù)測函數(shù)控制后,傳統(tǒng)預(yù)測函數(shù)控制所具有的算法簡單、運(yùn)算速度快等優(yōu)點(diǎn)不丟
5、失。仿真結(jié)果表明,新的算法明顯地優(yōu)于傳統(tǒng)的預(yù)測函數(shù)控制算法。 由于參數(shù)區(qū)間的引入使基于新算法的特征多項(xiàng)式系數(shù)具有不確定性參數(shù)問題,為了便于進(jìn)行穩(wěn)定性分析,這里利用了多項(xiàng)式穩(wěn)定性分析理論,找到了適合于的穩(wěn)定性分析的方法----多項(xiàng)式穩(wěn)定性分析理論。 借助于DCS平臺構(gòu)建了與生產(chǎn)控制相吻合的實(shí)驗(yàn)環(huán)境進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)研究,實(shí)驗(yàn)研究進(jìn)一步表明新算法比傳統(tǒng)預(yù)測函數(shù)控制算法具有更好的控制性能。實(shí)驗(yàn)中采用的DOS為浙江中控JX-300X系統(tǒng)
6、,控制程序采用JX-300X系統(tǒng)所提供的SCX語言編寫,借助于JX-300X平臺可以十分方便地把控制程序移植到工業(yè)生產(chǎn)實(shí)際中。 本文的主要工作概括如下: 1.對特征模型獲取進(jìn)行了研究,提出了一些特征模型獲取的新方法,包括非線性系統(tǒng)的特征模型獲取,尤其是利用測試法獲取特征模型的方法,以及借助于Matlab的仿真分析法。引入了參數(shù)區(qū)間,從而使特征模型得以進(jìn)一步簡化。 2.提出了基于特征模型的預(yù)測函數(shù)控制算法。新算法可
7、以克服傳統(tǒng)預(yù)測函數(shù)控制算法在模型失配時(shí)的有效控制問題。借助于Matlab,對新算法與傳統(tǒng)預(yù)測函數(shù)控制算法針對多種被控對象進(jìn)行仿真研究,仿真結(jié)果表明,新算法明顯優(yōu)于傳統(tǒng)預(yù)測函數(shù)控制算法。 3.給出了幾種針對模型匹配與模型失配的預(yù)測函數(shù)控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性分析方法,尤其是引入了多項(xiàng)式穩(wěn)定性分析方法來分析基于特征模型的預(yù)測函數(shù)控制算法系統(tǒng)的穩(wěn)定性。 4.借助于DCS平臺構(gòu)建了與生產(chǎn)控制相吻合的實(shí)驗(yàn)環(huán)境進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)研究,實(shí)驗(yàn)研究進(jìn)一步
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