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多变量系统的动态矩阵控制算法的实现及仿真

刘冉  
【摘要】:动态矩阵控制(DMC)是使用较多的预测控制方法。模糊预测控制把人手动控制的策略用模糊推理来表示,从而能够实现对预测误差的智能化处理。研究方法是将一系列模糊控制规则离线转化为一个查询控制表,存储在计算机中供在线控制时使用。研究结果是改进后的系统的误差矩阵不再是无规则的设取,而是通过模糊控制器来取代它的功能,实现模糊控制。研究结论是把人工操作的控制经验和策略运用到系统中。预测控制的本质是利用系统的预测信息,在有限时域内对某一性能指标进行优化;通过采取滚动优化策略以克服系统的不确定性,它的核心在于滚动式优化。因此它是一种基于模型和基于优化的控制方法,但它又不同于传统的最优控制。我们从信息需求、控制方式、总体性能三个方面对传统的最优控制、预测控制与传统的反馈控制(如PID控制)进行比较,指出预测控制是以局部最优性代替全局最优性为代价,通过反馈和滚动照顾了过程的现实性,因而预测控制成为介于最优控制与无模型的PID控制之间的一种既保持优化特点,又引进反馈机制的有效控制方法。 我在论文中所从事的工作可以分成两个大的部分:算法改进部分和算法实现部分。算法改进部分包括查阅大量资料,选择合适的控制方法来弥补预测控制算法的不足;设计模糊子集和控制规则表;用查表法设计完整的模糊预测控制器;用模糊预测控制器取代误差校正器,完成对整个系统的改进。算法实现部分包括选择合适有效的开发方法;设计出完整的程序实现流程;编写代码,实现算法,并且完成软件的调试和测试工作;改变控制参数,观察控制效果的变化;改变控制规则,观察控制效果的变化以及对控制效果做分析。


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