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基于参数估计的多变量自适应解耦控制算法的研究

吴亭  
【摘要】:随着工业生产的快速发展,其过程日益复杂,生产条件的频繁变化,被控对象复杂化,呈现特点有强耦合性、多变量等,无法用确切的数学模型来描述被控对象的性能。这些复杂的特征使得常规的PID控制器难以对实际的操作系统达到较好的控制效果,影响生产效率和产品质量。提高多变量控制系统的控制性能的前提是解除多变量之间的耦合作用。本文针对结构已知、参数未知的多变量系统,将自适应解耦控制算法与参数估计相组合,提出了在线辨识控制器参数的多变量自适应解耦控制算法。本文最开始论述了有关系统辨识的相关理论知识,对结构已知、参数未知的离散时间随机线性单变量系统模型用随机梯度算法、改进的随机梯度算法和递推最小二乘算法进行了参数辨识的仿真研究。对比以上算法的研究结果,证实了改进的随机梯度算法的优越性;其次,简要阐述了多变量控制系统,对其耦合性加以分析,并阐述了三种常见的解耦方法,最终针对多变量系统间耦合性问题提出了基于参数估计的多变量自适应解耦算法。本研究进一步针对多变量控制系统之间的耦合特性,应用了广义最小方差自适应解耦控制算法。通过自适应解耦实验前后对比、自适应解耦与PID解耦对比,研究表明自适应解耦算法的控制效果最佳,系统稳定性能最好。自适应解耦控制算法是在参数估计的基础上实现的,针对多变量广义最小方差自适应解耦控制中参数估计方法的缺点,提出了改进的随机梯度辨识算法,替代递推最小二乘法,并且对自适应解耦控制算法的收敛性进行了研究,解除了多变量之间的解耦作用,实现了较好的控制性。研究结果表明:改进的随机梯度辨识算法对参数的辨识精度更高,将其用于控制器的参数估计时,与常规PID解耦算法进行相比,采用改进的随机梯度自适应解耦算法抗干扰性能更佳。实验仿真结果验证了算法的优越性,得到的控制器参数能迅速收敛于真值,且解耦性能更好。


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