复杂工业过程过模型自适应控制技术应用研究

摘要

随着工业技术的快速发展，对象流程变得越来越复杂，同时对工业产品的质量要求也越来越高。而在工业控制中常使用的传统PID控制器也渐渐显示出了不足之处。此背景下，诸多先进控制理论研究日臻成熟，并逐渐在复杂工业过程中得到应用。在这些先进控制策略研究中，本课题研究的无模型自适应控制算法(MFAC)脱离了对模型的依赖，又具有结构简单及参数易调节的特点，比较适合于复杂工业过程中难以建模的对象的应用，
　　 本文主要以算法应用为研究重点，在系统介绍MFAC原理及发展现状的基础上，首先针对不同类型的模型，运用Matlab仿真验证了其良好的控制效果，并同时将其与传统PID控制器进行控制效果了对比，得出结论:MFAC控制器相对于PID而言，能达到较好的控制效果，特别是针对非线性、结构复杂的模型，其响应特性及抗击干扰的能力明显优于传统PID控制。
　　 针对实际工业现场存在各种噪声干扰的问题，本文还初步研究了适用于非线性复杂过程对象的滤波算法，粒子滤波技术。通过仿真，与常用的卡尔曼滤波进行状态估计比较，显示粒子滤波效果更优一些。
　　 为了进一步验证本文研究算法的实用性，选择了广泛应用在控制策略设计与研究领域的TE模型作为仿真对象，在Matlab的Simulink环境下，用S函数编写了MFAC的通用控制模块，并应用到了模型中的测量参数上，完成了参数整定及控制效果测试等工作。
　　 最后，文中以多功能仿真系统SMPT-1000为被控对象，在西门子PCS7平台上，完成了控制策略实施，包括硬件组态、功能图组态、人机交互界面组态等。MFAC算法模块采用PCS7自带编程语言SCL进行开发，应用在蒸汽温度对象上，效果良好。同时比较系统地锻炼了工程实践应用能力。

目录

声明

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摘要

第一章 绪论

1．1 课题研究的背景和意义

1．2 复杂工业过程控制策略发展现状

1．2．1 复杂工业控制过程发展现状

1．2．2 无模型自适应控制技术发展现状

1．2．3 控制工具发展现状

1．3 滤波理论的发展现状

1．4 本课题的主要内容

第二章 无模型自适应控制器及其实现

2．1 无模型自适应控制技术简介

2．2 泛模型及其表达式

2．3 MFAC控制律与特征参量导出

2．3．1 控制律的求解

2．3．2 伪偏导数估计算法

2．4 仿真研究

2．4．1 线性模型仿真比较

2．4．2 非线性复杂模型仿真比较

2．5 本章小结

第三章 粒子滤波理论及应用

3．1卡尔曼滤波(KF)

3．2 粒子滤波(PF)

3．2．1 PF算法基本原理

3．2．2 最优贝叶斯估计

3．2．3 顺序重要性采样(SIS)

3．2．4 SIS的蜕化问题

3．2．5 重要性函数的选取

3．2．6 重采样

3．3 对象模型辨识算法

3．3．1 非线性最小二乘问题的迭代法

3．3．2 非线性辨识实例研究

3．4 滤波仿真研究

3．4．1 线性模型滤波仿真比较

3．4．2 非线性模型滤波仿真比较

3．5 本章小结

第四章 基于TE模型的MFAC研究

4．1 TE模型简介

4．2 TE过程工艺流程描述

4．3 TE模型的控制目的

4．4 TE模型MATLAB仿真环境

4．5 基于TE模型的MFAC研究

4．5．1 MFAC基于Simulink的模块编写

4．5．2 仿真效果比较

4．6 本章小结

第五章 MFAC控制器基于PCS7的实现

5．1 SMPT-1000系统简介

5．2 西门子PCS7简介

5．3 硬件组态

5．4 CFC组态

5．5 WinCC组态

5．6 SCL实现MFAC控制模块

5．7 控制器效果测试

5．8 本章小结

第六章 结论与展望

6．1 结论

6．2 展望

参考文献

致谢

作者及导师简介

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