文档介绍：摘要复杂工业过程模型预测控制的研究强耦合、强非线性特性的复杂工业过程的典型实例——强制循环蒸发系统,将多本文在国家重点基础研究发展计划翁狻案丛庸ひ瞪淌凳敝悄芸制理论与算法研究”的支持下,分别针对控制输入受约束的不确定时滞系统、参数未知的非线性系统、以及参数未知的多变量非线性系统这三类复杂被控对象,进行了模型预测控制方法的研究。给出了所提预测控制方法的稳定性分析,并通过仿真实验验证了所提控制方法的有效性。选取一类具有多变量、模型自适应解耦预测控制方法应用于强制循环蒸发系统,并且进行了仿真实验研究。本文的主要工作可归纳如下:攵砸焕嗫刂剖淙胧茉际亩嗝嫣宀蝗范ㄊ敝拖低常ü≡袷实钡亩次函数,;;谙咝跃卣蟛坏仁,的凸优化问题,提出了时滞相关鲁棒模型预测控制方法。针对上述被控对象,将优化性能指标选取为包含多个终端加权项的有限时域目标函数,提出了单步鲁棒模型预测控伟方法。该方法允许将未来控制序列中的第一个控制量作为自由决策变量,而其它控制量仍然采用状态反馈控制律。以线性矩阵不等式的形式给出了时滞无关和时滞相关两种单步鲁棒模型预测控制器综合方法。并且,证明了上述鲁棒模型预测控制算法的可行性和闭环系统的鲁棒稳定性。通过仿真验证了控制方法的有效性。攵砸焕嗖问粗5姆窍咝韵低常允视υげ饪刂破饔攵嗄P头椒ㄏ结合提出了多模型自适应预测控制方法。该方法由线性鲁棒广义预测自适应控制器、神经网络非线性广义预测自适应控制器和切换机制三部分构成。线性鲁棒广义预测自适应控制器用来保证闭环系统的输入输出信号有界,神经网络非线性广义预测自适应控制器用来提高系统的性能。设计适当的切换策略通过对上述两种控制器的切换,保证闭环切换系统稳定的同时,改善系统性能。给出了上述控制方法的闭环稳定性和收敛性分析。通过仿真验证了所提出控制方法的有效性。攵砸焕嗖问粗5亩啾淞糠窍咝韵低常杓屏擞煞蠢】刂破鳌⒔怦畈偿器和神经网络非线性项补偿器组成的非线性解耦控制器。在此基础上,提出了由线性鲁棒自适应解耦预测控制器、神经网络非线性自适应解耦预测控制器和切换机构组成的多模型自适应解耦预测控制方法。给出了闭环切换系统的稳定性和东北大学博士学位论文摘要猻
收敛性分析。仿真结果也表明了利用所提的控制方法得到的解耦效果是令人满意的。⒘饲恐蒲氛舴⑾低车亩P停⒎治隽饲恐蒲氛舴⑾低尘哂不确定、多变量、强耦合、强非线性等综合复杂特性。将多模型自适应解耦预测控制方法应用于强制循环蒸发系统,并以强制循环蒸发系统的动态模型作为被控对象进行了仿真实验。仿真结果表明上述控制策略的有效性和实用性。关键词:模型预测控制:解耦控制;非线性系统;时滞系统;强制循环蒸发系统;线性矩阵不等式;神经网络东北大学博士学位论文摘要..
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第滦髀研究背景及意义至影响系统的稳定性。而且复杂工业过程一般很难用精确的数学模型描述,以至模型预测控制琈甏笃诜⒄蛊鹄吹囊种基于计算机技术的控制方法。它的产生源自于实际工业的需要,因此有着深刻意义和应用背景。现代控制理论应用于工业过程控制时往往具有很大的局限性,它对被控对象的数学模型要求比较严格。而在实际的工业过程中,由于被控系统的时变性、不确定性以及外界干扰的存在,往往很难建立起被控对象的精确数学模型,即使能得到较为精确的近似数学模型,也常常因为阶次过高而很难设计一个合适的控制器。另外,随着社会的不断进步和企业竞争的不断加剧,设计控制器时除了需要考虑提高产品质量,同时还要考虑从有限的资源中不断挖掘潜力以实现节能降耗,最大化经济效益,并要降低污染,确保生产过程的安全性等诸多因素。凝炼成控制器设计问题,常常成为各种不同形式的控制目标和控制约束。因此,能够有效地处理各种不同形式的控制目标和控制约束,成为工业控制的一个基本要求。而传统的控制理论难以满足这一要求。因此,亟待发展一种有效的控制方法来满足实际的工业需要,模型预测控制正是在这种背景下应运而生。模型预测控制由于对模型要求低、鲁棒性强、抗干扰性强而且能够在优化控制理论的框架内很好地处理系统的控制约束等特点,非常适用于实际工业过程的控制。因此模型预测控制渐渐成为工业控制,尤其是过程控制中日益流行的控制方法【俊D壳埃P驮げ饪刂埔丫晒Φ赜τ糜诜⒌绯Э刂啤⒘队涂刂啤⒒ぁ食品加工、汽车、航空航天、冶金、造纸等许多领域尽管模型预测控制已经得到大量的成功应用,但是当生产系统的工况条件日益复杂,要求日益提高,控制系统往往呈现出参数时变、不确定性、时滞、多变量、强耦合、非线性、控制性能综合性要求高等特点,使得控制问题变得更加复杂。所以对于复杂工业过程的模型预测控制成为过程控制亟待解决的重要问题。本文主要