预测PID控制理论与应用若干问题研究
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预测控制是一种基于模型的先进控制技术,亦称模型预测控制(model predictive control),它是二十世纪七十年代中后期,在欧美工业领域内出现的一类新型的计算机控制算法。1978年,法国学者Richalet等首次系统的提出了模型预测启发式控制的概念及其产生的背景、机理与应用效果。之后,Mehra、Culter和Clark等人进一步发展了模型预测控制理论。八十年代,模型预测控制技术以其独特的优点和特性引起了西方学者的广泛重视,众多学者从不同的理论角度,运用各种数学手段对其进行了深入的研究和分析,使得模型预测控制逐渐发展成为先进控制技术中相对独立的一个分支。模型预测控制是一种十分有效的优化控制策略,它弥补了现代控制理论解决复杂对象控制问题时所无法避免的不足之处。近年来随着智能控制、PID控制、小波理论、鲁棒控制、混杂系统控制等理论研究领域的不断进步,预测控制理论得到了快速的完善和发展。在变结构控制、时滞系统控制、混杂系统控制、输出反馈控制等各方面均已有引入预测控制算法策略的混合控制理论研究和应用报道。 本文正是根据模型预测控制理论的研究现状,以及实际工业过程控制应用中所面临的对模型预测控制所提出的新要求,主要针对当前模型预测控制理论所面临的若干亟待解决的问题进行了深入的研究和探讨,并最终给出了相应的研究成果。本文的主要研究工作概括如下, 1、针对实际工业过程控制中常见的多输入/多输出系统,研究了一类参数未知的多变量系统广义预测PID控制参数整定问题。基于广义预测控制(GPC)思想和γGPC与PID的相互关系,提出了一种新的离散多变量系统PID参数整定方法。同其他方法相比,该预测PID控制器不仅具有常规PID所具有的结构简单的特点,而且在性能上兼有广义预测控制这类先进控制算法的优点。此外,在满足通常匹配条件的情况下,该控制策略适用于非最小相位系统和有时滞的系统。 2、一般模型预测控制是建立在被控对象模型基础上,而实际工业过程中对象一般均存在非线性特性,往往难以得到系统的精确内部模型。此外,若对非线性系统直接采用模型预测控制器的设计方法,将会导致繁复的在线非线性优化过程,既满足不了系统实时控制的要求,也可能无法保证满意的控制效果。因此,本文提出了一种新的基于T-S模糊模型的非线性系统预测PID控制策略。在此基础上,还进一步探讨了该系统的稳定性问题,并给出了相应的分析结果。 11 摘 要 3、在讨论并总结当前有关预测PID控制研究现状的基础上,提出了一种新 的基于输出误差预测的非线性系统模糊预测PID控制器设计方法。该方 法采用TS模糊模型来描述复杂的非线性系统,同时在局部线性化基础 上结合广义预测控制的思想和有限脉冲响应滤波器的定义,提出了一类 新型的模糊预测PID控制器的实现方法,该方法不仅有别于一般的预测 PID控制器的设计,而且解决了一般预测PID控制器设计当中对系统模 型阶次的限制问题,从而将其推广到了一类更广泛的系统。 一、针对实际工业过程中对象本质为非线性的问题,提出了一种新型的基于 双线性模型的预测PID控制算法。该算法综合了模型预测控制(MPC) 的输出预测功能和常规PID控制的优点。同时,由于该算法采用了双线 性模型,从而不仅避兔了非线性预测控制中涉及到的繁复在线寻优问 题,而且所得到的控制器是解析解而非数值解的形式。同常规的PID控 制器相比,该控制算法具有更好的控制品质。 5、针对一个pH中和过程的系统,利用基于TS模糊模型的预测PID控制 方法对被控对象进行了综合设计。这种方法不仅在性能上能够达到满意 的控制效果,而且在参数的调节上,对于已熟悉PID参数调节的操作人 员来说,亦便于学习和掌握。 最后是全文的总结以及展望。
中文摘要 | 第4-6页 |
英文摘要 | 第6页 |
第一章 绪论 | 第11-24页 |
1.1 引言 | 第11-13页 |
1.2 模型预测控制的基本原理 | 第13-16页 |
1.3 预测控制理论与应用发展现状 | 第16-23页 |
1.3.1 先进预测控制策略及研究动向 | 第16-19页 |
1.3.2 智能预测控制策略及研究动向 | 第19-20页 |
1.3.3 多种新型预测控制理论研究动向 | 第20-22页 |
1.3.4 预测控制技术应用的研究动向 | 第22-23页 |
1.4 论文的结构 | 第23-24页 |
第二章 数学基础与预备知识 | 第24-50页 |
2.1 预测控制的数学基础 | 第24-30页 |
2.1.1 预测模型的数学描述 | 第24-27页 |
2.1.2 DIOPHANTINE方程及其求解 | 第27-29页 |
2.1.3 滚动优化和二次型目标函数 | 第29-30页 |
2.2 典型预测控制算法的基本原理 | 第30-36页 |
2.3 模糊预测控制的数学基础 | 第36-47页 |
2.4 矩阵广义逆的基础知识 | 第47-50页 |
第三章 一类多变量系统的预测PID控制研究 | 第50-61页 |
3.1 引言 | 第50-51页 |
3.2 系统描述和γGPC算法 | 第51-55页 |
3.3 主要结果 | 第55-56页 |
3.4 具有遗忘因子的在线辨识 | 第56页 |
3.5 仿真研究 | 第56-60页 |
3.6 小结 | 第60-61页 |
第四章 一类非线性系统的模糊预测PID控制研究 | 第61-73页 |
4.1 引言 | 第61-62页 |
4.2 T-S模糊模型的结构 | 第62-63页 |
4.3 T-S模糊模型的辨识 | 第63-65页 |
4.4 基于T-S模糊模型的传统预测控制 | 第65-68页 |
4.5 基于预测PID控制策略 | 第68-69页 |
4.6 系统的稳定性问题 | 第69页 |
4.7 仿真研究 | 第69-72页 |
4.8 小结 | 第72-73页 |
第五章 基于输出误差预测的模糊预测PID控制研究 | 第73-83页 |
5.1 引言 | 第73-75页 |
5.2 T-S模糊模型描述 | 第75-76页 |
5.3 系统预测输出 | 第76-78页 |
5.4 基于输出误差预测的预测PID控制器设计 | 第78-80页 |
5.5 仿真研究 | 第80-82页 |
5.6 小结 | 第82-83页 |
第六章 一类非线性系统的双线性预测PID控制研究 | 第83-95页 |
6.1 引言 | 第83-84页 |
6.2 对象的双线性模型 | 第84-85页 |
6.3 常规PID控制器结构 | 第85-86页 |
6.4 基于双线性模型的预测PID控制器 | 第86-90页 |
6.5 双线性预测PID控制算法的实现 | 第90页 |
6.6 仿真研究 | 第90-94页 |
6.7 小结 | 第94-95页 |
第七章 PH中和系统的模糊预测PID控制研究 | 第95-105页 |
7.1 引言 | 第95-97页 |
7.2 pH中和过程的结构和数学模型 | 第97-98页 |
7.3 pH中和过程的模糊预测PID控制器设计 | 第98-102页 |
7.4 仿真研究 | 第102-104页 |
7.5 小结 | 第104-105页 |
第八章 总结与展望 | 第105-107页 |
参考文献 | 第107-117页 |
致谢 | 第117-118页 |
作者攻硕期间发表的论文 | 第118-119页 |
作者简介 | 第119页 |
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ABS1419026,这篇论文共119页
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