带约束处理的PI型广义预测控制及实验研究

摘要

广义预测控制结合了预测控制和自适应控制的优点,在工业过程控制中应用前景广阔。本文主要讨论了广义预测控制的几点改进方法,并通过仿真及实验研究两方面验证了改进算法的有效性。
　　 本文讨论了广义预测控制的三种改进思想:(1)广义预测自适应控制,针对参数未知或慢时变的对象,使用渐消记忆的最小二乘法在线估计模型参数后,在估计模型的基础上计算控制量;(2)比例积分形式的广义预测控制,参考PID算法结构,在目标函数中增加偏差增量的累积和,从而推导出具有比例积分形式的控制律;(3)带约束处理的广义预测控制,考虑实际应用中输入输出受限的情况,使用Lagrange乘子法处理约束条件。本文整合这三种方法推导出一种带约束处理的比例积分形式的广义预测自适应控制,并通过仿真实验总结出基于这一整合算法参数整定规律,仿真结果表明这一算法可以在约束条件下实现对时变对象的控制,此外,增加的比例因子和积分因子提高了控制器的灵活性,在合理设置参数的情况下可有效改善控制器性能。
　　 使用OPC技术实现软硬件通讯的方法,并搭建了一个MATLAB与SUPCON DCS数据交换的控制平台。在搭建好的控制平台上,实现广义预测控制及其改进算法对水箱液位的控制,从实验结果可以看出,三种改进算法均在实际应用中取得了较好的结果。