具有输入增量约束的鲁棒预测控制器及其应用

摘要

针对具有模型不确定性的被控对象,本文研究了鲁棒预测控制器设计方法,着重考虑了实际工业过程中经常碰到的控制输入增量约束的处理方法。对于实际工业应用而言,控制装置的物理特性会造成对控制量变化速率的限制,即输入增量约束。由于输入增量约束会给控制量约束的处理带来不对称性,从而使以往采用线性矩阵不等式(LMI:Linear Matrix Inequalities)的处理方法过于保守或失效,但已有的鲁棒预测控制器设计大多忽略了对这一约束条件的研究。此外,被控过程常因物质与能量的转换和传递产生时滞,时滞的存在使系统的分析和综合变得更加复杂和困难,往往引起系统不稳定和系统控制性能下降。本文首先针对具有输入增量约束的非时滞系统,对常用的多胞和反馈结构不确定模型,通过将系统模型增广的方式进行统一处理。增广系统保持了原模型的结构特点和优化问题,已有的研究结果可在此增广系统上沿用,从而解决了输入增量约束不对称性给LMI处理带来的困难。然后,针对存在输入延迟的增广系统的特殊结构,提出一种新的鲁棒预测控制在线算法。该算法借鉴增益调度方法,基于多步控制集设计参数依赖的反馈控制律,在一定程度上改善了控制性能。最后,以具有大惯性、大时滞、多变量和非线性等动态特点的空调系统为背景,对其温控单元建立多胞不确定离散模型,并采用文中提出的方法设计鲁棒预测控制器。仿真结果表明了文中所给出的策略和算法的有效性。

目录

摘要

ABSTRACT

目录

第一章 绪论

1.1 引言

1.2 预测控制的基本原理

1.2.1 预测模型

1.2.2 滚动优化

1.2.3 反馈校正

1.3 鲁棒模型预测控制的研究现状

1.4 本文的研究工作与论文结构

第二章 具有输入增量约束的鲁棒预测控制器

2.1 引言

2.2 具有输入增量约束的模型处理

2.2.1 不确定模型介绍

2.2.2 处理输入增量约束的困难

2.2.3 不确定模型的增广处理

2.3 具有输入增量约束的在线 RMPC 算法

2.3.1 基于椭圆不变集的在线算法

2.3.2 基于多步控制集的在线算法

2.4 仿真验证

2.4.1 控制性能及代价函数比较

2.4.2 初始可行域比较

2.5 本章小结

第三章 采用增益调度的延迟鲁棒预测控制器设计

3.1 引言

3.2 具有输入延迟和增量约束的不确定系统

3.2.1 不确定时滞模型的增广处理

3.2.2 增广时滞模型的椭圆不变集在线算法

3.3 采用增益调度的多步控制集的在线算法

3.3.1 增益调度的基本思想

3.3.2 采用增益调度的多步控制集的在线算法

3.4 仿真验证

3.5 本章小结

第四章 算法在空调系统中的应用

4.1 引言

4.2 变风量空调系统的原理与组成

4.2.1 变风量空调系统的物理结构

4.2.2 变风量空调系统的控制回路

4.2.3 变风量空调系统的控制方式

4.3 温度控制的离散化模型建立

4.3.1 动态空调温度控制单元

4.3.2 温控单元的多胞不确定模型

4.4 仿真与分析

4.5 本章小结

第五章 全文总结与展望

5.1 全文的研究内容

5.2 未来工作展望

参考文献

致谢

攻读硕士学位期间已发表或录用的论文

上海交通大学硕士学位论文答辩决议书