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《浙江大学》 2007年
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非线性预测控制及应用研究

张日东  
【摘要】: 模型预测控制(MPC)是现代控制理论在工业过程控制中成功应用的例子。基于线性模型的预测控制研究已经相当成熟并得到了广泛的工业应用。然而在实际控制系统中,被控对象往往具有非线性、时变性和不确定性。因此,关于非线性预测控制的研究已成为控制工程界的重要研究命题。例如在工业过程控制中,随着对产品的质量和产量要求的不断提高,对生产经济效益的不断追求使得工业生产过程日趋复杂化,若不考虑非线性因素则难以使控制性能进一步提高。本文在前人研究工作基础上,阅读现有的有关文献对MPC进行了全面的综述。并从理论和实际角度,对非线性预测控制的一些问题进行了较为深入的研究,论文的主要研究工作内容有以下四部分: 第一部分:针对一类非线性系统提出了几种预测控制策略: (1)针对神经网络非线性预测控制存在的一些问题,提出了一种基于神经网络的非线性预测控制方法并将该思想成功地推广到预测函数控制情形。该方法的主要优点是仅用一个神经网络来综合非线性系统的预测控制,降低了系统结构的复杂性、减轻了运算负担。同时它将非线性预测方程转化为一系列简单直观的线性预测方程,并利用线性解析方法求取控制律。 (2)针对支持向量机非线性预测控制的问题,提出了一种新的基于支持向量机的非线性预测控制方法。主要思路是利用支持向量机非线性核函数的线性化表示,将复杂的非线性多步预测方程转化为一系列线性多步预测,并利用线性预测控制方法求取解析控制律,从而避免了复杂的非线性优化搜索等求解方法。 第二部分:针对一类双线性系统,提出了一种预测控制算法: (3)基于支持向量机的一类双线性系统广义预测自适应控制。该方法主要优点是该方法通过支持向量机将系统转化为全局线性模型,避免了在线参数估计。同时该算法与已有的一些控制方法(如线性化方法、非线性寻优等)相比是一种精确的控制方法,控制律具有解析形式。 第三部分:针对具有输出反馈耦合的非线性机电系统(mechatronic drive systems)提出了几种预测控制策略: (4)扩展状态空间预测控制。该控制器能控制有纯滞后、开环不稳定并具有非最小相位特性的这类非线性系统,与基于输入输出模型的预测控制器或基于状态空间模型但目标函数仍是输入输出型的预测控制器相比有更好的控制效果。 (5)自适应预测函数控制。主要特点是将过程的非线性状态空间模型等效为线性时变状态空间模型,并在目标函数中引入系统状态的变化给出一种具有类似离散PI最优调节器结构的新型自适应预测函数控制器,控制效果优于目前存在的控制该类系统的几类控制器。 (6)支持向量机预测控制。主要优点是将系统的内模转换成全局离线模型,从而不需要在线辨识系统参数。同时改进了目标函数得到一种新型的预测控制器,控制效果优于目前存在的控制该系统的几类控制器。 第四部分:预测函数控制在非线性工业焦化装置的应用。 (7)针对炼油工业中的非线性焦化生产装置提出了一种PFC-PID控制方案并成功地应用到加热炉炉膛压力和分馏塔液位的控制中,实际运行取得了明显效果。主要优点是控制策略实现了目标和控制的分层并有效地解决了阀门非线性特性对过程的不利影响,使得控制过程的稳定性、鲁棒性与抗干扰能力均有很大改善。
【学位授予单位】:浙江大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2007
【分类号】:TP13

【引证文献】
中国博士学位论文全文数据库 前6条
1 陈霄;DNA遗传算法及应用研究[D];浙江大学;2010年
2 张健中;一类连续化工生产过程的模型辨识及非线性预测控制研究[D];哈尔滨工业大学;2010年
3 张健中;一类连续化工生产过程的模型辨识及非线性预测控制研究[D];哈尔滨工业大学;2010年
4 井艳军;双馈风电机组模型预测控制研究[D];沈阳工业大学;2011年
5 程相勤;基于滑模理论的欠驱动UUV空间曲线路径跟踪控制[D];哈尔滨工程大学;2011年
6 沈传河;金融问题中的支持向量机应用研究[D];山东科技大学;2011年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 张日东,李平,陈江林;基于神经网络的非线性系统约束预测控制[J];工业仪表与自动化装置;2004年01期
2 马翠红,郭威娜;加热炉炉膛压力自动控制的方法及可实现条件[J];河北冶金;1997年02期
3 郭方路,岳红,高东杰;一种新的最优均匀液位控制策略[J];化工自动化及仪表;1999年05期
4 金晓明,王树青,荣冈;先进控制技术及应用第四讲模型预测控制及其工业应用[J];化工自动化及仪表;1999年05期
5 荣冈,蔡咏松,胡红页;简化预测函数控制在重整反应加热炉中的应用[J];化工自动化及仪表;1999年02期
6 何剑春,杨马英,俞立,陈国定;一类广义双线性系统的预测控制[J];机电工程;1999年05期
7 黄道平,朱学峰,周其节;基于广义Hammerstein模型的多变量非线性预测控制[J];暨南大学学报(自然科学与医学版);1998年01期
8 席裕庚,许晓呜,张钟俊;预测控制的研究现状和多层智能预测控制[J];控制理论与应用;1989年02期
9 谢晓方,谢剑英,席裕庚;工业串联系统的多反馈预测控制[J];控制理论与应用;1992年05期
10 李嗣福;参数化模型预测空间实现及递推预测算法[J];控制理论与应用;1993年06期
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 吴汉生,胡绍济;多变量GPP自校正解耦控制器全局收敛性分析[J];安徽大学学报(自然科学版);1999年04期
2 王尔丹;人群运动与密度估计技术研究[J];安全;2005年03期
3 冯学军;;最小二乘支持向量机的研究与应用[J];安庆师范学院学报(自然科学版);2009年01期
4 周德强;冯建中;;建筑物沉降预测的改进Verhulst模型研究[J];地下空间与工程学报;2011年01期
5 王立平;孔小梅;付梦印;王美玲;张甲文;姜明;;Temperature Drift Modeling of FOG Based on LS-WSVM[J];Journal of China Ordnance;2008年03期
6 孙德辉;郝冬冬;李志军;;考虑网络丢包的网络化控制系统的广义预测控制[J];北方工业大学学报;2009年01期
7 田盛丰;基于核函数的学习算法[J];北方交通大学学报;2003年02期
8 薛彦轶;刘晓东;;基于最小二乘支持向量机的航材备件需求建模[J];兵工自动化;2007年06期
9 高博;谭永红;张新良;;基于在线LSSVM的超声波电机转速预测器[J];兵工自动化;2007年09期
10 张丽叶;郑绍钰;;基于LS-SVM的装备研制费用建模与分析[J];兵工自动化;2009年02期
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 赵莹;半监督支持向量机学习算法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
2 王龙金;零/低航速减摇鳍升力模型及系统控制策略研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
3 冷欣;船用增压锅炉汽包水位预测控制方法研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
4 李晚龙;六自由度Stewart平台分散智能控制研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
5 李书艳;单点氨基酸多态性与疾病相关关系的预测及其机制研究[D];兰州大学;2010年
6 许伟;基于进化算法的复杂化工过程智能建模方法及其应用[D];华东理工大学;2011年
7 陈霄;DNA遗传算法及应用研究[D];浙江大学;2010年
8 渠瑜;基于SVM的高不平衡分类技术研究及其在电信业的应用[D];浙江大学;2010年
9 包鑫;稳健回归技术及其在光谱分析中的应用[D];浙江大学;2010年
10 甘良志;核学习算法与集成方法研究[D];浙江大学;2010年
【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 杨璐,高自友;用神经网络进行变量选择[J];北方交通大学学报;1999年03期
2 王晖;聚合控制及其进展[J];北京化工大学学报(自然科学版);2000年02期
3 关圣涛;楚纪正;邵帅;;粒子群优化算法在非线性模型预测控制中的研究应用[J];北京化工大学学报(自然科学版);2007年06期
4 彭秀艳,李小军,沈艳,赵希人;大型船舶航迹多变量随机最优控制[J];船舶工程;2003年03期
5 熊华胜,边信黔,施小成;积分变结构控制原理在AUV航向控制中的应用仿真[J];船舶工程;2005年05期
6 王智学;边信黔;王奎民;刘云霞;;近壁面水动力干扰下的AUV运动控制研究[J];船舶工程;2006年05期
7 刘凤琴;马俊海;;金融衍生证券的人工神经网络定价方法研究进展评述[J];财经论丛;2008年03期
8 岳恒;张海军;柴天佑;;PSO算法在多模型自校正动态矩阵控制中的应用[J];东北大学学报(自然科学版);2008年02期
9 白钦先;汪洋;;货币市场与资本市场的连通与协调机理研究[J];当代财经;2007年11期
10 诸静,黄杭美;复杂系统的广义预测模糊控制[J];电工技术学报;1997年02期
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 赖旭芝;一类非完整欠驱动机械系统的智能控制[D];中南大学;2001年
2 朱齐丹;具有非驱动关节的机器人控制研究[D];哈尔滨工程大学;2002年
3 葛圣金;监测麻醉与镇静深度的新方法-ARX模式听觉诱发电位指数[D];复旦大学;2003年
4 宋晓峰;优生演进优化和统计学习建模[D];浙江大学;2003年
5 刘西奎;DNA计算和遗传算法的编码与几个优化模型的研究[D];华中科技大学;2004年
6 林勇刚;大型风力机变桨距控制技术研究[D];浙江大学;2005年
7 韩冰;欠驱动船舶非线性控制研究[D];哈尔滨工程大学;2004年
8 赵小强;炼厂生产调度问题研究[D];浙江大学;2005年
9 何群;基于广义预测控制的锅炉测控系统研究[D];燕山大学;2006年
10 苏成利;非线性模型预测控制的若干问题研究[D];浙江大学;2006年
【二级引证文献】
中国博士学位论文全文数据库 前2条
1 赵进慧;膜计算仿生优化算法及应用研究[D];浙江大学;2010年
2 王康泰;RNA遗传算法及应用研究[D];浙江大学;2011年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 郭方路,岳红,高东杰;一种新的最优均匀液位控制策略[J];化工自动化及仪表;1999年05期
2 朱学峰;CSTR的非线性预测控制[J];华南理工大学学报(自然科学版);1995年06期
3 戴高良,殷纯永,谢广平;采用预测控制进行纵向塞曼幅值热稳频的研究[J];中国激光;1998年05期
4 宫赤坤,华泽钊;基于模糊补偿的广义预测控制[J];吉林工业大学学报(工学版);2002年02期
5 席裕庚,张钟俊;一类新型计算机控制算法:预测控制算法[J];控制理论与应用;1985年03期
6 孙西,史维;具有分段非线性MIMO系统的自适应控制[J];控制理论与应用;1987年04期
7 陈铁军,邱祖廉;串联时滞系统的预估控制及其应用[J];控制理论与应用;1989年01期
8 席裕庚,许晓呜,张钟俊;预测控制的研究现状和多层智能预测控制[J];控制理论与应用;1989年02期
9 席裕庚,厉隽怿;广义预测控制系统的闭环分析[J];控制理论与应用;1991年04期
10 李静如,李尚春;模糊预测控制及其应用研究[J];控制理论与应用;1992年03期
【相似文献】
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1 程绍明;马杨珲;周博;王永维;王俊;;基于电子鼻的番茄种子不同储藏时间的鉴别研究[J];传感技术学报;2011年07期
2 欧阳林群;王效华;;非线性系统神经网络输出稳定控制器的设计[J];长春工业大学学报(自然科学版);2011年03期
3 万励;李余琪;吴洁明;;区域物流需求预测的应用研究[J];微电子学与计算机;2011年09期
4 张彦军;周硕;;基于H_∞控制的非线性鲁棒预测控制[J];青岛科技大学学报(自然科学版);2011年04期
5 孙朝云;;基于人工神经网络的预测模型[J];福建电脑;2011年07期
6 赵峻;孙伟;王雪松;;基于神经网络的非线性系统轨迹线性化自适应容错控制[J];控制与决策;2011年06期
7 秦姣龙;王蔚;;Bagging组合的不平衡数据分类方法[J];计算机工程;2011年14期
8 赵亚楠;李钢虎;曾渊;;基于最小均方无失真响应和支持向量机的被动声纳目标识别[J];声学技术;2011年03期
9 柴天佑;张亚军;;基于未建模动态补偿的非线性自适应切换控制方法[J];自动化学报;2011年07期
10 郭成芳;;支持向量机在网络异常入侵检测中的应用研究[J];计算机仿真;2011年07期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 荣海娜;张葛祥;张翠芳;;基于支持向量机的非线性系统辨识方法[A];中国自动化学会、中国仪器仪表学会2004年西南三省一市自动化与仪器仪表学术年会论文集[C];2004年
2 郭永丽;温步瀛;黄志华;;基于SVM的风力发电系统的辨识和仿真[A];中国高等学校电力系统及其自动化专业第二十四届学术年会论文集(下册)[C];2008年
3 刘小河;;基于神经网络的非线性系统内模控制的定性性质研究[A];1997中国控制与决策学术年会论文集[C];1997年
4 孙冬梅;李永新;;基于Volterra级数及神经网络的非线性系统建模[A];首届信息获取与处理学术会议论文集[C];2003年
5 覃祖旭;张洪钺;;基于神经网络的非线性状态观测器研究[A];1995年中国控制会议论文集(上)[C];1995年
6 覃祖旭;张洪钺;;神经网络状态估计器及其在故障检测中的应用[A];1994中国控制与决策学术年会论文集[C];1994年
7 陈彭年;秦化淑;张洁;;非参数不确定性非线性系统的自适应观测器设计[A];2009年中国智能自动化会议论文集(第八分册)[控制理论与应用(专刊)][C];2009年
8 孙富春;孙增圻;张戎军;;采样非线性系统的神经网络稳定自适应控制[A];1995年中国智能自动化学术会议暨智能自动化专业委员会成立大会论文集(上册)[C];1995年
9 高尚;梅亮;;基于支持向量机的组合预测[A];2007中国控制与决策学术年会论文集[C];2007年
10 黄文梅;唐亚利;;非线性系统局部模型辨识方法的研究[A];2000中国控制与决策学术年会论文集[C];2000年
中国重要报纸全文数据库 前10条
1 记者 陈青 通讯员 孙国根;揭示神经网络形成新机制[N];文汇报;2011年
2 俞杰吴胜 董斌;莫要泛化“非线性”[N];中国国防报;2007年
3 于翔;数字神经网络中的协同应用[N];网络世界;2009年
4 健康时报特约记者  张献怀;干细胞移植:修复受损的神经网络[N];健康时报;2006年
5 邹丽梅 陈耀群;江苏科大神经网络应用研究通过鉴定[N];中国船舶报;2006年
6 记者 孙刚;“神经网络”:打开复杂工艺“黑箱”[N];解放日报;2007年
7 孟庆刚 王连心;中医药研究别忘了非线性[N];中国中医药报;2006年
8 本报首席记者 任荃 实习生 史博臻;轨交“神经网络”触动创新神经[N];文汇报;2011年
9 计算机世界实验室 韩勖;当布线系统遭遇神经网络[N];计算机世界;2009年
10 黄尊文;军事思维模式的线性与非线性[N];解放军报;2006年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 张日东;非线性预测控制及应用研究[D];浙江大学;2007年
2 苏成利;非线性模型预测控制的若干问题研究[D];浙江大学;2006年
3 赵峻;基于学习方法的非线性系统主动容错控制研究[D];中国矿业大学;2010年
4 张济民;基于神经网络的预测控制在摆式客车倾摆系统的应用研究[D];西南交通大学;2004年
5 张绍杰;一类非线性系统的若干控制问题研究[D];南京航空航天大学;2009年
6 杨金芳;支持向量回归在预测控制中的应用研究[D];华北电力大学(河北);2007年
7 罗艳红;基于神经网络的非线性系统自适应优化控制研究[D];东北大学;2008年
8 盛立;若干非线性系统的稳定性与混沌同步[D];江南大学;2010年
9 石宇静;复杂工业过程模型预测控制的研究[D];东北大学 ;2009年
10 佟伟民;股指期货交易中操纵行为识别方法研究[D];哈尔滨工业大学;2008年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 杜鹃;基于支持向量机的非线性预测控制研究[D];浙江大学;2006年
2 刘军红;基于支持向量机的红外光谱子结构解析[D];四川大学;2005年
3 王琪;基于神经网络和支持向量机的高速公路交通事件检测[D];西南交通大学;2006年
4 岳琳;城市用水量预测非线性方法的研究[D];天津大学;2005年
5 顾民;神经网络、模糊系统、支持向量机内在联系研究[D];电子科技大学;2004年
6 赵石磊;灰色系统理论在电力负荷预测中的应用[D];哈尔滨理工大学;2005年
7 朱丽雅;非线性不确定系统的自适应神经网络控制[D];南京信息工程大学;2008年
8 赵海洋;往复压缩机气缸内压力信号检测与分析技术[D];大庆石油学院;2006年
9 曾建武;粗糙集理论及故障诊断应用研究[D];浙江大学;2006年
10 李丰龙;基于神经网络的金融证券预测方法研究[D];青岛大学;2006年
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