基于CARIMA模型的增量型預測函數(shù)控制器設(shè)計與分析.pdf

1、模型預測控制作為一種新型計算機控制算法，具有預測模型、滾動優(yōu)化和反饋校正三大特征，使其成為一種重要的先進控制策略，在理論方面取得了長足發(fā)展，并且在工業(yè)控制界取得很多成功應(yīng)用。預測函數(shù)控制是預測控制領(lǐng)域中最新的研究方向之一。近年來，預測函數(shù)控制方法的應(yīng)用已經(jīng)從最初的快速過程，如工業(yè)機器人的手臂控制、雷達跟蹤控制等發(fā)展到慢速過程，如間歇反應(yīng)過程的溫度跟蹤控制等，而且，在國內(nèi)的應(yīng)用也已呈逐步發(fā)展之趨勢。在論文中首先介紹了預測控制方法的基本原理

2、，對預測控制的發(fā)展歷史和理論研究現(xiàn)狀進行了綜述，然后介紹了PFC的主要思想及基本原理，從基函數(shù)的選擇、參考軌跡、預測模型、優(yōu)化目標函數(shù)等方面詳細論述了單變量系統(tǒng)預測函數(shù)控制方法的原理和具體算法。 本文主要是對預測函數(shù)控制算法進行了改進，并進行了機理分析。本文創(chuàng)新工作內(nèi)容如下： 1、基于CARIMA模型，提出了采用對輸出誤差和控制增量加權(quán)的二次型性能指標的預測函數(shù)控制算法，并在工業(yè)過程模型中進行了仿真研究，取得了良好的控制

3、效果，表明該算法具有跟蹤快、控制精度高、穩(wěn)定性強的特點，是一種比較有效的控制方法。 2、基于CARIMA模型，推導了增量型預測函數(shù)控制算法的內(nèi)模控制(IMC)結(jié)構(gòu)，并根據(jù)基函數(shù)的選取方式不同，推導了基于CARIMA模型的增量型PFC算法和GPC算法在一定條件下的等價性。 3、將預測函數(shù)控制和傳統(tǒng)的比例積分控制方法有機的結(jié)合起來，推導了具有比例積分型的預測函數(shù)控制算法(PIPFC)，該算法充分發(fā)揮了預測函數(shù)控制和PI控制各

4、自的優(yōu)點，有效改善了對系統(tǒng)的控制效果。 4、針對非線性系統(tǒng)，采用基于模糊聚類和正交最小二乘法的非線性系統(tǒng)的模糊辨識方法，設(shè)計了預測函數(shù)控制器，并對非線性系統(tǒng)進行了仿真研究，取得了良好的控制效果，該算法具有跟蹤快、控制精度高、穩(wěn)定性強的特點。 5、選用學習速度較快的Davidon最小二乘法作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學習算法，把線性化獲得的預測函數(shù)控制律與非線性前饋增益補償相結(jié)合，構(gòu)造出適合非線性系統(tǒng)控制的前饋補償預測函數(shù)自校正控制器，對