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1、模型預(yù)測(cè)控制能夠顯式地處理系統(tǒng)控制約束,算法易于工程實(shí)現(xiàn)。目前,預(yù)測(cè)控制的應(yīng)用領(lǐng)域已從線性系統(tǒng)深入到各類非線性系統(tǒng)。然而,對(duì)于廣泛存在的分布參數(shù)系統(tǒng),由于存在無(wú)限維空間分布特性,描述系統(tǒng)的偏微分方程不能直接作為預(yù)測(cè)模型,分布參數(shù)系統(tǒng)預(yù)測(cè)控制的發(fā)展遠(yuǎn)沒(méi)有集中參數(shù)系統(tǒng)預(yù)測(cè)控制迅速。本文針對(duì)工業(yè)過(guò)程實(shí)際對(duì)象,應(yīng)用不同建模方法將預(yù)測(cè)控制應(yīng)用到分布參數(shù)系統(tǒng)中,解決工程中流動(dòng)和溫度場(chǎng)控制問(wèn)題,主要研究工作包括:
首先,結(jié)合小波配點(diǎn)方法,研
2、究了一種分布參數(shù)系統(tǒng)的多尺度建模方法。選擇區(qū)間擬Shannon小波作為空間基函數(shù),將分布參數(shù)系統(tǒng)在配置點(diǎn)上轉(zhuǎn)化為集中參數(shù)系統(tǒng),采用前向Eular法對(duì)時(shí)間變量離散,得到系統(tǒng)的自回歸模型;此方法既保留了小波基的稀疏性,又避免了應(yīng)用傳統(tǒng)Daubechies小波沒(méi)有明確表達(dá)式而使計(jì)算復(fù)雜的缺點(diǎn);在處理系統(tǒng)邊界問(wèn)題時(shí),采用對(duì)稱延拓的方法抑制邊界效應(yīng);將上述方法應(yīng)用到 Burgers方程描述的非線性分布參數(shù)系統(tǒng)中,比較不同尺度下的仿真結(jié)果,說(shuō)明所提
3、方法的有效性。
其次,利用小波配點(diǎn)法得到的模型,研究了兩類分布參數(shù)系統(tǒng)的預(yù)測(cè)控制算法。首先,針對(duì)一類非線性一階雙曲型系統(tǒng),將一階空間偏導(dǎo)數(shù)投影到擬Shannon小波基上,離散化時(shí)間變量,得到的差分方程組作為系統(tǒng)的預(yù)測(cè)模型,設(shè)計(jì)非線性預(yù)測(cè)控制器,將此方法應(yīng)用到基于流動(dòng)控制的長(zhǎng)管熱系統(tǒng)中,克服了由于雙曲型系統(tǒng)沒(méi)有主導(dǎo)極點(diǎn)而使計(jì)算模型階數(shù)偏高的問(wèn)題;其次,針對(duì)一類非線性拋物型系統(tǒng),分別將一階和二階空間偏導(dǎo)數(shù)投影到擬Shannon小波
4、上,不需要求解系統(tǒng)的主導(dǎo)極點(diǎn),且可得到相應(yīng)的低階模型,離散化時(shí)間變量,得到的差分方程組作為系統(tǒng)的預(yù)測(cè)模型,設(shè)計(jì)非線性預(yù)測(cè)控制器,并將此算法應(yīng)用到由一個(gè)放置在反應(yīng)器中的細(xì)長(zhǎng)催化棒組成的傳輸-反應(yīng)系統(tǒng)中,用所提算法設(shè)計(jì)滿足系統(tǒng)要求的控制器。
再次,針對(duì)一類非線性拋物型系統(tǒng),研究了一種基于時(shí)空分解的分布參數(shù)系統(tǒng)預(yù)測(cè)控制算法。首先,利用 Karhunen-Loève分解得到系統(tǒng)的主導(dǎo)空間基函數(shù),將最小二乘支持向量機(jī)應(yīng)用到時(shí)間維系數(shù)的辨
5、識(shí)中,得到系統(tǒng)的預(yù)測(cè)模型。隨后,選擇標(biāo)準(zhǔn)二次優(yōu)化性能指標(biāo),將系統(tǒng)轉(zhuǎn)化為一個(gè)有約束滾動(dòng)優(yōu)化問(wèn)題,設(shè)計(jì)基于低階模型的非線性預(yù)測(cè)控制器。將此方法應(yīng)用在管式反應(yīng)器擴(kuò)散-反應(yīng)過(guò)程中,有效處理系統(tǒng)的輸入-輸出約束,并與已有方法進(jìn)行比較,驗(yàn)證方法的有效性。
最后,研究了超深井井下環(huán)境仿真系統(tǒng)的溫度場(chǎng)控制問(wèn)題。超深井井下環(huán)境仿真系統(tǒng)作為一種同時(shí)具有大長(zhǎng)徑比、大時(shí)滯以及多種復(fù)雜傳熱方式的系統(tǒng),對(duì)其溫度場(chǎng)分布特性的分析和控制一直是工程中具有挑戰(zhàn)性
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