非線性預(yù)測(cè)與控制方法在溫度控制中的應(yīng)用研究.pdf

1、在實(shí)際工程中需要對(duì)溫度進(jìn)行測(cè)量控制的應(yīng)用越來越多，測(cè)量控制溫度的過程具有大慣性、純滯后、時(shí)變性等非線性特點(diǎn)。本文選擇某一密閉空間如糧倉或者某密閉艙體（如礦用救生艙）的溫度測(cè)控為例，通過預(yù)測(cè)控制方法可以有效的調(diào)節(jié)控制密閉艙體的溫度，以達(dá)到人們想要的設(shè)定值或者達(dá)到對(duì)密閉空間的預(yù)測(cè)控制目的。本文用傳感器測(cè)量室內(nèi)溫度變化及用升溫降溫措施來達(dá)到控制要求，來模擬密閉空間溫度預(yù)測(cè)控制。由于溫度測(cè)量及控制系統(tǒng)的大慣性、純滯后、時(shí)變性等特點(diǎn)，傳統(tǒng)的控制方

2、法己很難達(dá)到控制的精確程度，不能很好的達(dá)到控制品質(zhì)要求。為了更好的進(jìn)行溫度檢測(cè)與控制，也為在綜合消耗最小的情況下獲得滿足要求的良好精度控制品質(zhì)，本文運(yùn)用非線性預(yù)測(cè)與控制方法對(duì)密閉艙體的溫度進(jìn)行監(jiān)測(cè)和控制，獲得了很好的測(cè)控效果。
　　本文用非線性遞推增廣最小二乘法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法和擴(kuò)展卡爾曼濾波(EKF)算法相結(jié)合對(duì)需要控制的溫度測(cè)量控制系統(tǒng)進(jìn)行非線性預(yù)測(cè)控制。論文的中心圍繞利用預(yù)測(cè)模型進(jìn)行模型預(yù)報(bào)控制而展開，首先敘述了非線性預(yù)測(cè)

3、控制的原理，然后根據(jù)此原理利用動(dòng)態(tài)自適應(yīng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立預(yù)測(cè)模型；在建立預(yù)報(bào)模型之前系統(tǒng)的模型也應(yīng)該知道，而此處對(duì)象的模型也是未知的，由于干擾噪聲的隨機(jī)性，所以采用非線性最小二乘算法建立傳感器非線性模型(NARMA)；利用動(dòng)態(tài)自適應(yīng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立預(yù)測(cè)模型，系統(tǒng)呈現(xiàn)的是動(dòng)態(tài)特性，又加上各種因素的噪聲和該溫度測(cè)控系統(tǒng)的噪聲干擾較難獲得，系統(tǒng)建模過程中也沒有體現(xiàn)出來，因此為了更加精確地進(jìn)行非線性溫度預(yù)測(cè)控制，有必要在系統(tǒng)預(yù)測(cè)控制的過程中進(jìn)行

4、動(dòng)態(tài)補(bǔ)償，由于系統(tǒng)是非線性的，所以設(shè)計(jì)動(dòng)態(tài)補(bǔ)償器時(shí)，采用針對(duì)非線性系統(tǒng)有效的擴(kuò)展卡爾曼濾波算法建立動(dòng)態(tài)補(bǔ)償器。當(dāng)然在整個(gè)系統(tǒng)進(jìn)行辨識(shí)、建模之前對(duì)系統(tǒng)信息的采集也是必須的，所以文章中還闡述了溫度相對(duì)應(yīng)的電壓數(shù)據(jù)的采集系統(tǒng)及采集過程。
　　本文利用相關(guān)理論建立了非線性最小二乘擬合傳感器動(dòng)態(tài)模型；設(shè)計(jì)了動(dòng)態(tài)補(bǔ)償濾波器以便展寬溫度傳感器工作頻帶，對(duì)溫度傳感器測(cè)得的信號(hào)進(jìn)行了動(dòng)態(tài)誤差補(bǔ)償；利用非線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法對(duì)溫度進(jìn)行預(yù)測(cè)控制。本課題運(yùn)

5、用非線性控制理論對(duì)溫度這一大慣性控制對(duì)象進(jìn)行了這一系列的非線性算法設(shè)計(jì)和滾動(dòng)優(yōu)化預(yù)測(cè)設(shè)定目標(biāo)值。最后通過上述算法設(shè)計(jì)的模型和控制器相結(jié)合得到了系統(tǒng)的整體設(shè)計(jì)框架，并在此基礎(chǔ)上，利用MATLAB進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，以得出相應(yīng)的結(jié)論，并給出仿真結(jié)果。由仿真結(jié)果看出利用動(dòng)態(tài)自適應(yīng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行預(yù)測(cè)控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)效果及傳統(tǒng)控制方法進(jìn)行預(yù)測(cè)控制的效果要好很多，從與目標(biāo)值的對(duì)照表可以看出。其中需要提高的就是非線性對(duì)象的線性化處理和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的參數(shù)