多變量非線性系統(tǒng)的模糊預(yù)測(cè)控制研究.pdf

1、熱工生產(chǎn)過程中的控制對(duì)象多具有非線性、多變量、強(qiáng)耦合、慢時(shí)變和不確定性的特點(diǎn)，且是大慣性、大滯后的，被控對(duì)象的動(dòng)態(tài)特性往往變化很大，難于建立其精確數(shù)學(xué)模型?，F(xiàn)有的熱工控制系統(tǒng)大都采用傳統(tǒng)的PID控制，在參數(shù)整定的穩(wěn)態(tài)點(diǎn)附近能取得較好的控制效果，而對(duì)大工況范圍不能提供優(yōu)良的控制品質(zhì)，難以滿足生產(chǎn)實(shí)際過程控制的要求。為了提高機(jī)組適應(yīng)負(fù)荷變化的能力，保證安全經(jīng)濟(jì)性，同時(shí)實(shí)施節(jié)能優(yōu)化運(yùn)行，對(duì)熱工非線性系統(tǒng)的全局優(yōu)化控制策略加以研究是十分必要的。

2、 本論文以與熱工對(duì)象具有動(dòng)態(tài)相似性的非線性水箱為對(duì)象，進(jìn)行模糊預(yù)測(cè)控制算法的應(yīng)用研究。以往純數(shù)值仿真的控制算法研究建立在簡(jiǎn)化后的對(duì)象模型上，這樣的模型不能精確反映真實(shí)控制系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特性和其它影響因素，因此對(duì)算法的驗(yàn)證是不夠全面的，而新型的先進(jìn)控制算法往往又不能直接用在生產(chǎn)過程中加以檢驗(yàn)，因此通過與熱工過程具有動(dòng)態(tài)相似性的高等過程實(shí)驗(yàn)裝置，對(duì)所研究的算法進(jìn)行試驗(yàn)和驗(yàn)證，考察算法在實(shí)際對(duì)象、通信系統(tǒng)、軟硬件環(huán)境下的控制效果更具有實(shí)際

3、意義，同時(shí)促使研究者通過實(shí)驗(yàn)現(xiàn)象產(chǎn)生更多算法改進(jìn)的思路。本文的具體研究?jī)?nèi)容如下： （1）先進(jìn)過程控制應(yīng)用實(shí)驗(yàn)系統(tǒng) 本課題的研究方法是理論分析結(jié)合物理實(shí)驗(yàn)，研究過程控制系統(tǒng)的建模與控制算法。由于復(fù)雜的算法很難在電廠進(jìn)行實(shí)際的試驗(yàn)，因此本課題建立了先進(jìn)過程控制應(yīng)用實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)，以與熱工過程具有動(dòng)態(tài)相似性的非線性水箱系統(tǒng)為對(duì)象，開展非線性過程的模糊預(yù)測(cè)控制算法的應(yīng)用研究，將已確定的建模和控制方法運(yùn)用在多變量非線性過程實(shí)驗(yàn)裝置上進(jìn)行

4、驗(yàn)證和進(jìn)一步的改進(jìn)。研究成果可較方便地轉(zhuǎn)化進(jìn)入實(shí)際工業(yè)生產(chǎn)的應(yīng)用中，具有一定的指導(dǎo)意義，同時(shí)檢驗(yàn)算法的可行性。 （2）非線性對(duì)象的模糊建模 首先簡(jiǎn)述了非線性系統(tǒng)常用的建模方法和存在的問題，研究基于G-K聚類的T-S模糊建模與辨識(shí)方法。T-S模糊模型的辨識(shí)由兩部分組成：模型結(jié)構(gòu)的辨識(shí)和模型參數(shù)的辨識(shí)。模型結(jié)構(gòu)的辨識(shí)又分為前提結(jié)構(gòu)辨識(shí)與結(jié)論結(jié)構(gòu)辨識(shí)。模型參數(shù)的辨識(shí)又分為前提參數(shù)辨識(shí)與結(jié)論參數(shù)辨識(shí)。本文將理論用于實(shí)際，對(duì)非線性

5、的單容水箱、串級(jí)雙容水箱、多變量單容水箱和多變量雙容水箱進(jìn)行辨識(shí)和模糊建模，同時(shí)也比較了階躍響應(yīng)模型和機(jī)理建模，為廣義預(yù)測(cè)控制算法建立了基礎(chǔ)。 （3）非線性對(duì)象的預(yù)測(cè)控制 預(yù)測(cè)控制是近年來(lái)發(fā)展起來(lái)的一類新型計(jì)算機(jī)控制算法。由于它采用多步預(yù)測(cè)、滾動(dòng)優(yōu)化和反饋校正等控制策略，因而控制效果好，魯棒性強(qiáng)，適用于控制不易建立精確數(shù)學(xué)模型且比較復(fù)雜的對(duì)象。因此，本文以廣義預(yù)測(cè)控制算法為基礎(chǔ)，研究基于T-S模糊模型的廣義預(yù)測(cè)控制問題，