非線性模型預測控制的若干問題研究.pdf

1、隨著現代工業(yè)的發(fā)展和科學技術的進步，對產品的質量和產量要求的不斷提高，對生產經濟效益的不斷追求以及工業(yè)生產過程日趨大型化、復雜化，工作點的變化范圍大，使得以往采用工作點附近的線性化模型來設計控制器的線性預測控制方法已不能滿足控制性能要求。因此，關于非線性模型預測控制的研究已成為控制工程界的重要研究命題。本文在前人研究工作基礎上，從實際出發(fā)，對非線性預測控制的若干問題進行了較為深入的研究，其中包括： (1)針對一類Wiener模型

2、描述的非線性系統(tǒng)，提出了一種改進的非線性預測控制方法。該方法將Wiener模型線性部分的控制增量信號描述成Laguerre級數展開式，將預測控制中在預測時域內優(yōu)化求解未來控制輸入序列轉化為優(yōu)化求解一組無記憶的Laguerre系數，以減少優(yōu)化所需的計算量；利用靜態(tài)T-S模糊模型來逼近Wiener模型的非線性部分，進而利用線性預測控制方法求解控制律。CSTR過程仿真結果表明該方法是可行的。 (2)針對MIMO非線性系統(tǒng)，提出了一種自

3、適應模糊預測函數控制方法。該方法利用T-S模型進行建模，然后利用加權遞推最小二乘法在線辨識模型后件參數，以克服模型失配的影響；在每一采樣點進行單步線性化，將T-S模型描述的非線性系統(tǒng)轉化為線性時變的狀態(tài)空間模型，從而解決了非線性預測控制中如何獲得預測模型以及非線性優(yōu)化求解的問題。pH中和過程仿真結果表明該方法具有良好的跟蹤性能和較強的魯棒性。 (3)針對一類滿足扇形界條件的不確定模糊模型描述的非線性系統(tǒng)，提出了一種輸出反饋魯棒預

4、測控制方法。該方法不需要系統(tǒng)狀態(tài)完全可測，僅僅利用系統(tǒng)測量輸出和不可測狀態(tài)的界限值來確定保證閉環(huán)系統(tǒng)穩(wěn)定的預測控制器。仿真結果表明該方法能夠獲得較好的控制效果。 (4)針對一類具有狀態(tài)時滯的離散不確定非線性系統(tǒng)，提出了一種擴展魯棒預測控制方法。該方法將魯棒預測控制的‘worst-case’目標函數優(yōu)化問題轉化為具有LMI約束的線性目標最小化問題。在LMI優(yōu)化問題可行解存在條件下，該方法保證了閉環(huán)系統(tǒng)的魯棒漸近穩(wěn)定。CSTR過程的

5、仿真結果顯示了該方法是有效的、可行的。 (5)將微粒群優(yōu)化(PSO)算法用于輸入受限非線性系統(tǒng)，提出了一種基于PSO的非線性模型預測控制方法。該方法采用雙?？刂撇呗?，在不變集外，利用PSO算法優(yōu)化求解預測控制律，使系統(tǒng)狀態(tài)進入不變集；在不變集內，利用線性狀態(tài)反饋使系統(tǒng)狀態(tài)漸近穩(wěn)定。仿真結果表明該方法的優(yōu)化效率優(yōu)于遺傳算法。 (6)針對采用常規(guī)控制出口溫度波動大、燃燒狀況差等特點，設計開發(fā)了以計算量小、魯棒性強的預測函數控