非线性系统广义预测控制的研究及应用

摘要

实际的控制系统都带有一定程度的非线性。虽然大多数弱非线性系统都可以用近似线性方法进行研究，但对于一些存在强非线性、强耦合、强噪声及大时滞的复杂系统，用常规的近似的线性方法研究则可能不适用。Hammerstein模型可以描述系统的非线性特性，因此基于Hammerstein模型的广义预测控制是研究非线性系统控制的常用方法之一。现有的Hammerstein模型将非线性系统分为线性环节和非线性环节两部分并对非线性环节近似求解得到中间变量，再应用线性环节对系统进行预测控制。该方法虽然可以处理非线性的预测控制问题，但其由于存在着计算量大以及建模困难等诸多问题而导致应用较为困难。
　　本文针对该问题提出了基于广义Hammerstein模型的预测控制新方法。该模型以NARMAX模型和一般Hammerstein模型为基础，对系统的非线性环节未采用常规近似方法，而是另辟蹊径，利用泰勒级数直接对输出量进行近似，对系统采用动态非线性逼近的增量最小化模型，从而避免了常规方法中复杂的Diophantine方程的求解，极大地简化了计算量。并通过对算法参数采用递推自适应预报方法在线整定控制器参数，使得系统控制精度更高，具有实时性好、抗噪能力及鲁棒性强等优点。同时本文在广义Hammerstein模型的基础上进一步改进预测模型，提出了简化的Hammerstein模型，在递推求解广义预测控制律时，略去了对系统影响较小的项，进一步简化了系统计算量。
　　利用本文所提出的控制算法，可以解决系统预测控制律中的长时段优化计算，控制器参数的递推预报及噪声估计等诸多问题。通过计算机仿真结果表明，基于广义Hammerstein模型的广义预测控制对复杂非线性系统有着良好的控制效果。

目录

摘要

第1章 绪论

1．1 选题背景和意义

1．2 国内外同类课题研究现状及发展趋势

1．3 论文的主要研究内容

第2章 预测控制理论

2．1 预测控制简介

2．1．1 动态矩阵控制

2．1．2 模型算法控制

2．1．3 广义预测控制

2．2 基于CARIMA模型的广义预测控制

2．2．1 预测模型

2．2．2 滚动优化

2．2．3 在线辨识与校正

2．3 本章小结

第3章 广义Hammerstein模型的广义预测控制

3．1 具有一般形式的Hammerstein模型

3．1．1 模型的推导

3．1．2 系统模型的建立

3．1．3 模型参数辨识的最小二乘法

3．2 基于广义Hammerstein模型的广义预测控制

3．2．1 广义预测模型的推导

3．2．2 广义预测控制律的求解

3．2．3 广义预测控制算法参数的自适应递推预报

3．2．4 算法稳定性分析

3．3 系统的仿真

3．4 本章小结

第4章 简化Hammerstein模型的广义预测控制

4．1 基于简化Hammerstein模型的广义预测控制

4．1．1 广义预测模型的推导

4．1．2 广义预测控制律的求解

4．1．3 广义预测控制算法参数的自适应递推预报

4．1．4 算法稳定性分析

4．2 系统的仿真

4．3 本章小结

第5章 广义及简化Hammerstein模型的广义预测控制仿真研究

5．1 Matlab简介

5．2 广义及简化Hammerstein模型的GPC仿真研究

5．2．1 电弧炉电极调节系统仿真研究

5．2．2 pH中和滴定仿真研究

5．2．3 换热机组的仿真研究

5．3 本章小结

结论

参考文献

致谢

攻读学位期间发表的学术论文

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