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文檔簡介
1、間歇生產(chǎn)過程是以順序的操作步驟進(jìn)行批量產(chǎn)品生產(chǎn)的過程,廣泛應(yīng)用于精細(xì)化工、藥品生產(chǎn)、生物制品、現(xiàn)代農(nóng)業(yè)等領(lǐng)域,并隨著工業(yè)生產(chǎn)柔性化的趨勢和市場對產(chǎn)品多樣化的要求,受到越來越多的重視。傳統(tǒng)的間歇生產(chǎn)過程中人工操作占很大的比重,自動化水平普遍較低,因此,迫切需要運(yùn)用先進(jìn)的控制策略和優(yōu)化方法來提高生產(chǎn)效率、節(jié)約生產(chǎn)成本。 由于許多間歇過程單元存在非線性、大滯后、時變和數(shù)學(xué)模型不確定等特征,采取傳統(tǒng)的PID控制,難以達(dá)到理想的控制效果;
2、同時,又由于間歇過程的運(yùn)行一般是在沒有穩(wěn)態(tài)工作點(diǎn)的過渡狀態(tài)下進(jìn)行,其控制和優(yōu)化問題十分復(fù)雜,采用簡單的智能控制策略效果欠佳。因此非常有必要研究新的智能控制策略??紤]到間歇過程具有一個鮮明的特點(diǎn),即過程運(yùn)行是分批重復(fù)進(jìn)行的,且每次的運(yùn)行時間有限,這恰好與迭代學(xué)習(xí)控制(ILC)的適用特征相吻合。但是,傳統(tǒng)的ILC是針對單輸入單輸出系統(tǒng)設(shè)計的,而且對過程控制中經(jīng)常遇到的約束、耦合等問題的求解并不太適合。而模糊模型、預(yù)測控制在這些問題上具有各自
3、的優(yōu)勢。因此,本課題在對上述三種方法進(jìn)行綜合應(yīng)用并加以改進(jìn)的基礎(chǔ)上,給出了一種預(yù)測迭代學(xué)習(xí)新算法;研究了一種在無模型和無先驗(yàn)知識的情況下設(shè)計基于模糊預(yù)測迭代學(xué)習(xí)控制器的方案。編制了實(shí)現(xiàn)這種控制器算法的程序,通過仿真研究,驗(yàn)證了該控制器的性能。最后,考慮到農(nóng)藥生產(chǎn)屬于典型的間歇過程,因此將本課題的研究結(jié)果應(yīng)用于氧樂果合成反應(yīng)溫度過程的控制,較好的滿足了控制要求。 本課題主要工作和研究內(nèi)容如下:(1)分析了模糊控制、預(yù)測控制和迭代學(xué)
4、習(xí)控制的發(fā)展現(xiàn)狀。 (2)研究了模型預(yù)測控制的基本原理,深入分析了T-S模糊模型辨識方法,并將其與預(yù)測控制相結(jié)合,給出了模糊預(yù)測控制的兩種結(jié)構(gòu)。 (3)研究了迭代學(xué)習(xí)控制的基本原理,針對工業(yè)間歇過程常用的反饋-前饋迭代學(xué)習(xí)控制,分析比較了已有的兩種反饋-前饋迭代學(xué)習(xí)控制存在的缺陷,在此基礎(chǔ)上,研究了預(yù)測控制與迭代學(xué)習(xí)控制的結(jié)合技術(shù),在迭代學(xué)習(xí)控制中引入預(yù)測的思想,給出了一種改進(jìn)的迭代學(xué)習(xí)算法。 (4)將模糊模型辨
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