三容水箱液位控制的無模型預(yù)測控制的研究.pdf

1、隨著遺傳算法、模糊控制、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、無模型控制等新技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用，對于實際工業(yè)過程多為非線性系統(tǒng)的特殊性，如何有效地采用各種信息處理手段，應(yīng)用人工智能等新技術(shù)來建立高精度的信息預(yù)測模型，成為控制工程界研究的一個熱點。
　　無模型控制不需要建立被控對象的數(shù)學(xué)模型，它只是依據(jù)功能組合的思想或功能模塊組合的思想，以被控對象對控制器的性能要求為導(dǎo)向，把系統(tǒng)辨識與控制參數(shù)的設(shè)計相結(jié)合，抗干擾能力強。預(yù)測控制的優(yōu)點是在線滾動優(yōu)化，利用系統(tǒng)

2、實測輸出與預(yù)測模型輸出之間的誤差來反饋校正模型參數(shù)，魯棒性強。無模型控制和預(yù)測控制相結(jié)合不僅可以解決被控對象對模型過度依賴的問題，還可以實時優(yōu)化系統(tǒng)參數(shù)。
　　三容水箱液位控制系統(tǒng)是模擬多容器流程系統(tǒng)的多輸入多輸出、大遲延、非線性、藕合系統(tǒng)，是工業(yè)現(xiàn)場的多種典型的代表之一。首先，本文將預(yù)測控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和無模型控制相結(jié)合，提出和推導(dǎo)了無模型控制律與預(yù)測控制相結(jié)合的無模型預(yù)測控制算法，發(fā)揮了各自的優(yōu)點，克服各自的缺點。其次，由于在無

3、模型預(yù)測控制律中，模型特征向量是比較重要的參數(shù)，它具有時變性和非線性特征，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來實現(xiàn)它的預(yù)測值的求取。仿真實例證明，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對模型特征向量進行求解的無模型預(yù)測的跟蹤性能良好，抗干擾能力增強。最后，借助實驗系統(tǒng)的軟硬件設(shè)施，利用封裝的無模型控制器和無模型預(yù)測控制器分別對三容水箱系統(tǒng)模型進行仿真研究，在此過程中，利用OPC toolbox實現(xiàn)Matlab和MCGS之間的實時通訊，并將無模型預(yù)測控制用于水箱液位的實際控制中，控