分布參數(shù)系統(tǒng)的非線性時空分離建模和預測控制策略研究.pdf

1、在過程工業(yè)和生物醫(yī)學等領域，許多系統(tǒng)都是動態(tài)行為同時與時間和空間相關的分布參數(shù)系統(tǒng)。對于這些分布參數(shù)系統(tǒng)來說，由于來源于時空耦合的分布式特征、強非線性系統(tǒng)的無限維特性、過程處理中的不確定性，以及在實際應用中傳感器與執(zhí)行器數(shù)量的限制，這些因素都增加了對分布參數(shù)系統(tǒng)精確建模與控制的難度。而我們的目標是通過設計一個有效的分布式建模策略，并以此模型為模型預測控制的分布式內模，設計高效的分布式控制策略，利用盡量少的控制器和傳感器，使得分布參數(shù)系統(tǒng)

2、的輸出溫度場區(qū)域很快的達到期望的輪廓。
　　 在前人對分布參數(shù)系統(tǒng)建模研究成果的基礎上，利用輸入和輸出的測量數(shù)據(jù)，本文設計了兩種有效的針對分布參數(shù)系統(tǒng)的建模方法。把基于模塊的非線性模型（Hammerstein模型和Wiener模型）擴展到分布參數(shù)系統(tǒng)，提出了先分離靜態(tài)非線性模塊，再分離動態(tài)線性模塊的Hammerstein和Wiener型的分布參數(shù)系統(tǒng)的建模方案，實現(xiàn)了從傳統(tǒng)的線性時空分離到直接的非線性時空分離的目標，總結出了這兩

3、種模型參數(shù)辨識方法的基本步驟，分析和證明了這種非線性時空分離方案的建模精度優(yōu)于傳統(tǒng)的K-L線性時空分離方法。在控制上，提出并初步實現(xiàn)了基于非線性時空分離Wiener模型的晚期集中式控制策略，分別針對催化棒系統(tǒng)和非等溫固定床反應器系統(tǒng)在Matlab中進行了建模與控制的仿真，結果表明，我們提出的兩種建模方法都可以很好的重現(xiàn)原系統(tǒng)的時空動態(tài)，提出的分布式模型預測控制方法也達到期望的控制效果，建模精度和控制效果都比傳統(tǒng)的方法要好。同時，論文也指