基于T-S模型的模糊廣義預(yù)測(cè)控制方法研究及應(yīng)用.pdf

1、隨著科學(xué)技術(shù)和生產(chǎn)力的不斷發(fā)展，在實(shí)際工業(yè)過程中受控對(duì)象越來越復(fù)雜，表現(xiàn)為如下一些特征：多輸入多輸出、時(shí)變性、藕合、時(shí)滯、非線性、不確定性、信息量少、高性能指標(biāo)等。諸如此類的復(fù)雜系統(tǒng)，由于無法建立系統(tǒng)的精確數(shù)學(xué)模型，從而使得傳統(tǒng)控制理論很難給出一個(gè)較好的控制效果，甚至不能控制。本文針對(duì)熱工過程中的非線性、多變量、大時(shí)滯等特點(diǎn)，致力于從非線性角度研究預(yù)測(cè)控制算法在熱工過程中的應(yīng)用。本文的主要內(nèi)容是研究基于T-S模糊模型的非線性系統(tǒng)辨識(shí)算法

2、，并在此基礎(chǔ)上研究非線性系統(tǒng)的模糊預(yù)測(cè)控制問題，并且把基于T-S模型的廣義預(yù)測(cè)控制算法應(yīng)用于糖廠鍋爐水位系統(tǒng)的控制。 具體包括以下幾個(gè)方面： 1、針對(duì)復(fù)雜非線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的模糊建模問題，本文基于T-S模型提出一種自組織模糊辨識(shí)算法。改進(jìn)后的算法簡(jiǎn)化了前提結(jié)構(gòu)辨識(shí)的過程，并使前提參數(shù)辨識(shí)和結(jié)論參數(shù)辨識(shí)同時(shí)完成，極大的減少了參數(shù)辨識(shí)和結(jié)構(gòu)辨識(shí)的計(jì)算量，能夠保證在線辨識(shí)的要求。大量的仿真結(jié)果表明該算法具有收斂速度快、辨識(shí)精度高、

3、穩(wěn)定性好，便于工程應(yīng)用。 2、介紹了T-S模糊模型和GPC基本原理的基礎(chǔ)上，將基于T-S模型的GPC歸納為三種算法，從理論上對(duì)這三種算法進(jìn)行了詳細(xì)地推導(dǎo)，并通過仿真研究比較了三種算法的控制性能和計(jì)算負(fù)擔(dān)上的差異；從而為這一類模糊預(yù)測(cè)控制的實(shí)際應(yīng)用提供了選擇的依據(jù)，也為進(jìn)一步的性能分析奠定了基礎(chǔ)。 3、根據(jù)鍋爐系統(tǒng)復(fù)雜、干擾頻繁、全局模型建立困難的實(shí)際情況，通過對(duì)其水位特性的分析，提出一種基于T-S模型的多模結(jié)構(gòu)的模糊預(yù)測(cè)