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预测控制算法及其仿真研究

贺国艳  
【摘要】: 模型预测控制作为一种新型计算机控制算法,在工业控制界取得许多成功应用,现已成为一种重要的先进控制策略。这主要得益于它的三个基本特征:模型预测,滚动优化和反馈校正。 与其他控制算法相比,预测控制有其自身特点: a.对模型的精度要求不高,建模方便,过程描述可由简单实验获得。 b.采用滚动优化策略,而非全局一次优化,能及时弥补由于模型失配、干扰等因素引起的不确定性,鲁棒性较好。 c.易将算法推广到有约束、大迟延等实际过程,能有效处理多变量、有约束问题。 本文主要对其中的两种算法:动态矩阵控制(DMC)和预测函数控制(PFC)进行研究。对动态矩阵控制,主要应用多变量DMC对复杂系统进行仿真;对预测函数控制,主要进行了算法改进。论文主要内容如下: (1)对预测控制的发展概况、研究现状及研究动向作了概述,同时介绍了与本论文相关的预测控制方案。 (2)对单变量预测函数控制的基本算法进行讨论,针对一阶加纯滞后对象进行PFC算法推导,并仿真验证PFC算法所具有的跟踪快速、抗干扰能力强、控制效果良好的特点。 (3)将极点配置思想与PFC算法结合起来,提出了极点配置的PFC算法。通过在预测函数优化性能指标中引入加权多项式来进行极点配置,适当选择加权多项式,将极点配置在给定位置,获得所期望的闭环响应特性。 (4)结合解耦思想研究多变量系统神经网络解耦PFC算法,通过引入神经网络补偿环节,对多变量系统进行解耦,并在此基础上,对解耦后各子系统进行单变量预测函数控制,以确定各个控制量。仿真表明,该算法有较好的跟踪 摘 要 特性,对解决多变量系统的优化和控制具有一定的适用性。 归)结合分层协调的思想,研究多变量分层协调预测函数控制算法。仿真 表明,该算法是一种有效的处理多变量系统的方法。 …)采用多变量动态矩阵控制结合Simulink对典型多变量非线性系统一 CSTR模型进行仿真。仿真结果表明该算法对多变量系统具有较好的跟踪和控 制作用。表明该算法对复杂系统控制的有效性。 最后,对全文的工作进行了总结,分析了存在的问题,并对今后的发展方 向进行了展望。


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