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1、隨著現(xiàn)代流程工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程控制系統(tǒng)日趨大型化和復(fù)雜化,對(duì)生產(chǎn)過(guò)程的控制要求越來(lái)越嚴(yán)格.常規(guī)的PID控制難以甚至無(wú)法解決這些具有多變量,強(qiáng)非線性的控制問(wèn)題.近年來(lái)發(fā)展起來(lái)的自適應(yīng)、自校正控制技術(shù),雖然能在一定程度上解決不確定性問(wèn)題,但其本質(zhì)仍然要求在線辨識(shí)對(duì)象模型,所有算法復(fù)雜,計(jì)算量大.模型預(yù)測(cè)控制(Model Predictive Control簡(jiǎn)稱MPC)是近三十年來(lái)飛速發(fā)展、取得了廣泛應(yīng)用的一種控制方法.預(yù)測(cè)控制正是克服了傳統(tǒng)控制思
2、想的束縛通過(guò)對(duì)象的輸入輸出特性建立對(duì)象的數(shù)學(xué)模型,而不必通過(guò)復(fù)雜的系統(tǒng)辨識(shí)來(lái)建立過(guò)程的模型.本文以預(yù)測(cè)控制算法為基礎(chǔ),研究開(kāi)發(fā)基于OPC和DDE的預(yù)測(cè)控制軟件的開(kāi)發(fā).論文在前兩章系統(tǒng)地回顧了模型預(yù)測(cè)控制的發(fā)展概況、研究現(xiàn)狀及研究動(dòng)向,對(duì)傳統(tǒng)的模型預(yù)測(cè)控制的三個(gè)特點(diǎn)(預(yù)測(cè)模型、滾動(dòng)優(yōu)化、反饋校正)進(jìn)行了分析,提出了模型預(yù)測(cè)控制的本質(zhì)特點(diǎn)及其獨(dú)有的實(shí)施方式.對(duì)具有代表性的幾種預(yù)測(cè)控制算法進(jìn)行了簡(jiǎn)單的介紹和分析,針對(duì)二階對(duì)象、二階加純滯后對(duì)象
3、以及倒立擺模型分別對(duì)它們進(jìn)行了仿真研究,并仿真驗(yàn)證了算法的抗干擾能力.針對(duì)某煉油廠油品車間柴油調(diào)和過(guò)程這個(gè)多輸入多輸出復(fù)雜對(duì)象進(jìn)行了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)??刂频姆抡嫜芯?其中在線優(yōu)化算法采用線性規(guī)劃的方法.并對(duì)仿真結(jié)果進(jìn)行了比較,結(jié)果表明神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)控制算法對(duì)復(fù)雜對(duì)象具有較好的控制作用.在第四章和第五章結(jié)合OPC和DDE技術(shù),講述了對(duì)現(xiàn)場(chǎng)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的采集以及歷史數(shù)據(jù)的接收方法.通過(guò)OPC和DDE采集上來(lái)的數(shù)據(jù),可用于預(yù)測(cè)控制算法的仿真和優(yōu)化.并根據(jù)
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