改進(jìn)的動(dòng)態(tài)矩陣控制算法研究.pdf_第1頁(yè)
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1、模型預(yù)測(cè)控制(Model Predictive Control(MPC))是直接從工業(yè)過程控制中產(chǎn)生的一類基于模型預(yù)測(cè)、滾動(dòng)優(yōu)化并結(jié)合反饋校正的先進(jìn)計(jì)算機(jī)優(yōu)化控制算法。由于模型在工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)易于獲得,不需要復(fù)雜的系統(tǒng)辨識(shí)與建模,采用反饋校正基礎(chǔ)上的在線滾動(dòng)優(yōu)化取代傳統(tǒng)的最優(yōu)控制,所以它對(duì)模型的要求低,對(duì)模型失配、非最小相位系統(tǒng)、不確定干擾的影響具有較強(qiáng)的魯棒性,而且在線計(jì)算相對(duì)比較簡(jiǎn)單,適用于數(shù)字計(jì)算機(jī)控制。其基本思想是將傳統(tǒng)自校正技術(shù)的單

2、步預(yù)測(cè)擴(kuò)展為多步預(yù)測(cè),從而有效地抑制了算法對(duì)于模型參數(shù)變化的靈敏性。它的典型算法有三大類:模型算法控制(Model Algorithmic Control(MAC))、動(dòng)態(tài)矩陣控制(Dynamic Matrix Control(DMC))、廣義預(yù)測(cè)控制(GeneralizedPredictive Control(GPC))。它們都基于模型預(yù)測(cè)、滾動(dòng)優(yōu)化、反饋校正三大環(huán)節(jié)。 動(dòng)態(tài)矩陣控制作為預(yù)測(cè)控制中一種重要的典型算法,也是將傳統(tǒng)

3、自校正技術(shù)的單步預(yù)測(cè)擴(kuò)展為多步預(yù)測(cè),在實(shí)際反饋信息基礎(chǔ)上反復(fù)優(yōu)化,從而有效地抑制了算法對(duì)于模型參數(shù)變化的靈敏性,對(duì)建模誤差和環(huán)境干擾等不確定性具有很強(qiáng)的適應(yīng)能力。但動(dòng)態(tài)矩陣控制設(shè)計(jì)通?;谝粋€(gè)較低階的線性近似模型,而復(fù)雜的工業(yè)過程,在模型階次、非線性、環(huán)境擾動(dòng)、時(shí)延等方面存在較大不確定性,因而研究動(dòng)態(tài)矩陣控制的改進(jìn),探討參數(shù)設(shè)計(jì)對(duì)其魯棒性的影響具有重要的理論意義與實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。本文主要研究了兩種動(dòng)態(tài)矩陣控制算法的改進(jìn)。 一方面?zhèn)?/p>

4、統(tǒng)的由反饋系統(tǒng)的偏差的比例(P)、積分(I)、和微分(D)的線性組合構(gòu)成的反饋控制律-PID控制,由于原理簡(jiǎn)單,直觀易懂,易于工程實(shí)現(xiàn),魯棒性強(qiáng),適用面廣等一系列優(yōu)點(diǎn),仍然是工業(yè)過程控制中應(yīng)用最廣泛的一類基本控制律。然而,實(shí)際的生產(chǎn)過程也往往具有非線性、時(shí)變不確定性,應(yīng)用常規(guī)PID控制不能達(dá)到理想的控制效果。因此,本文在分析PID算法和動(dòng)態(tài)矩陣控制算法的基礎(chǔ)上,推導(dǎo)了PID動(dòng)態(tài)矩陣控制算法(PID Dynamic Matrix Cont

5、rol(PIDDMC))。結(jié)合兩種算法的優(yōu)點(diǎn),這種算法既具有PID算法的優(yōu)點(diǎn),結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單,參數(shù)調(diào)節(jié)方便,又具有預(yù)測(cè)功能。在時(shí)域內(nèi)分析了PIDDMC控制器的參數(shù)選擇對(duì)控制性能的影響,給出參數(shù)選取范圍。通過仿真說明了PIDMC算法比基本DMC算法具有更好的控制性能。 另一方面大多數(shù)工業(yè)過程被控對(duì)象都有延遲特性,由網(wǎng)絡(luò)引入的通信延遲能導(dǎo)致系統(tǒng)性能退化甚至不穩(wěn)定,針對(duì)這種網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)中的延遲,引入時(shí)間標(biāo)記的動(dòng)態(tài)矩陣控制算法(Time-st

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