周期性擾動的控制策略研究.pdf

1、自20世紀70年代問世以來，模型預測控制已經(jīng)發(fā)展成為一個具有豐富理論和實踐內(nèi)容的學科分支，并且越來越受到工業(yè)控制界的關(guān)注。但是，針對廣泛存在于工業(yè)過程中的周期性擾動問題，它尚沒有一個專門的解決方案，無法較好地處理這一類問題。在該研究方向，目前國內(nèi)外所開展的工作也很少。因此，本文在模型預測控制的基礎(chǔ)上，開展了對周期性擾動的控制方法的研究。本文的主要研究內(nèi)容和創(chuàng)新如下：
　　 (1)回顧和總結(jié)了模型預測控制在擾動抑制能力方面的研究進

2、展。針對周期性擾動的抑制問題，介紹了相關(guān)控制方法的研究現(xiàn)狀，并對現(xiàn)有的控制方法進行了分析和歸類。
　　 (2)對模型預測控制無法較好地抑制周期性擾動的原因進行了分析以及仿真驗證。推導了基于重復控制原理的模型預測控制改進算法，仿真驗證了該方法的有效性，并對重復模型預測控制算法的局限性問題進行了分析和仿真。
　　 (3)針對重復模型預測控制算法在周期性擾動抑制應用中的問題，即重復控制器的控制周期必須嚴格與擾動周期匹配，提出了

3、基于最優(yōu)學習律的迭代學習與模型預測控制相結(jié)合的控制算法。仿真算例表明該算法能夠在周期失配情況下得到較好的擾動抑制效果。
　　 (4)對于在工業(yè)過程中廣泛存在的不可測周期擾動情況，引入了一種結(jié)合在線擾動模型辨識的模型預測控制方法。同時，結(jié)合周期擾動的特點，對控制算法參數(shù)的選取進行了分析。仿真算例表明該算法無需預知周期擾動的詳細信息，也能夠較好地抑制周期擾動。對周期擾動頻率發(fā)生變化的情況同樣具有較好的抑制能力，解決了其他周期性擾動控