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《哈尔滨理工大学》 2010年
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基于模糊控制与遗传算法的两步法预测控制在三级液位系统中的应用研究

王世明  
【摘要】: 预测控制广泛的应用于工业过程,但是却往往局限于线性系统,然而对于实际生产中绝大多数的非线性系统却不能得到良好的控制效果。Hammerstein模型可以将非线性系统转化为一个静态非线性环节加上一个动态线性环节的形式。通过对线性环节应用预测控制算法计算中间变量,然后再通过非线性环节反向计算实际的控制作用。上述的两步法预测控制把控制器的设计问题仍归为线性控制范围内,但是其实际作用于非线性系统的控制量却往往因静态非线性环节的不确定性难于求解,不能真正的求解全局控制量。控制作用可能会饱和,而非线性代数方程(组)的求解也不可避免的存在解算误差。 广义预测控制的控制参数常常影响系统的输出,稳定性与鲁棒性等系统的控制效果,而其参数又与其控制效果缺乏对应的解析关系,因此通常采用试凑法对其参数进行整定,再应用整定后的参数计算出系统的控制量,这样不仅消耗大量时间,也很难保证控制的质量。 本文针对非线性系统,采用两步法预测控制思想,即应用Hammerstein模型,运用广义预测控制(GPC)对Hammerstein模型分离出来的动态环节进行控制,求解出中间控制量。在GPC运算中,结合遗传算法对可调参数寻优,求得最优解集,该过程作为离线调节,将算得的解集应用于在线计算中;建立模糊控制器,GPC求得的中间控制量作为模糊控制器的输入,作用于对象的实时控制量作为模糊控制器的输出,进而建立模糊输入与输出之间的模糊规则,求解实际控制量,相当于应用模糊控制取代求解非线性方程(组),解决非线性环节输入量计算不准或无法计算的窘境。将上述理论研究应用于实际过程控制对象MPCE-1000设备中的三级液位控制系统中,实现该算法对于设备中第三级液位高度的跟踪控制,进而分析其控制的稳定性与鲁棒性,并通过与PID控制的对比,说明该方法的有效性和优越性。
【学位授予单位】:哈尔滨理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:TP273

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