基于T-S模型的模糊預(yù)測控制.pdf

1、隨著控制理論的不斷發(fā)展,在實(shí)際系統(tǒng)中所研究的受控對象越來越復(fù)雜,這種受控對象的復(fù)雜化一方面表現(xiàn)在控制系統(tǒng)具有多輸入—多輸出的強(qiáng)耦合性、系統(tǒng)的時變性、不確定性以及嚴(yán)重的非線性,預(yù)測控制正是為了克服這些問題而發(fā)展了起來。最早應(yīng)用于工業(yè)過程的預(yù)測控制算法,有 Richalet,Mehra等提出的,建立在參數(shù)模型脈沖響應(yīng)基礎(chǔ)上的脈沖模型預(yù)測啟發(fā)控制(MPHC),以及Cutler等提出的,建立在非參數(shù)模型階躍響應(yīng)基礎(chǔ)上的動態(tài)矩陣控制(DMC),C

2、larke的廣義預(yù)測控制(GPC),Lelic的廣義預(yù)測極點(diǎn)配置控制(GPP)等,在各種復(fù)雜生產(chǎn)過程控制中獲得了良好的應(yīng)用效果。另一方面更突出地表現(xiàn)在實(shí)際中從對象所獲得的信息量也相對地減少,這使得受控對象的建模和控制就更為困難。以往的經(jīng)典控制理論很難給出較好的控制效果,甚至無法控制。模糊辨識與控制理論在解決復(fù)雜系統(tǒng)控制問題的過程中表現(xiàn)出巨大的潛力。它的接受語言信息的能力,它的隸屬度函數(shù)、模糊規(guī)則和逆模糊化的結(jié)構(gòu)框架以及自身具有的非線性和

3、并行處理的特點(diǎn)使其能夠解決工業(yè)領(lǐng)域中許多多變量非線性系統(tǒng)控制問題。本文針對控制科學(xué)與工程學(xué)科發(fā)展的前沿研究方向——復(fù)雜系統(tǒng)的控制進(jìn)行了較深入的研究,將模糊辨識與預(yù)測控制相結(jié)合,發(fā)揮出各自優(yōu)點(diǎn),通過研究表明,這種算法能獲得良好的控制效果。
　　對非線性系統(tǒng)的任意逼近性是模糊邏輯系統(tǒng)能夠用來辨識復(fù)雜工業(yè)過程、給出合理控制的理論依據(jù)。在這方面的研究已經(jīng)獲得了初步成果。Mamdani和T-S模型已經(jīng)被證明是通用逼近器。根據(jù)復(fù)雜工業(yè)過程難于

4、建模與控制的特點(diǎn),提出了將能夠有效結(jié)合數(shù)據(jù)信息和語言信息的T-S模糊動態(tài)模型應(yīng)用于復(fù)雜工業(yè)過程的辨識與控制。本文從T-S模糊模型的結(jié)構(gòu)入手,給出了T-S模糊模型辨識步驟與算法,然后從系統(tǒng)化設(shè)計(jì)T-S模糊模型的角度給出了模糊控制器的具體設(shè)計(jì)算法,并且對模型穩(wěn)定性進(jìn)行了分析。最后通過對倒立擺控制系統(tǒng)進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)研究,進(jìn)一步驗(yàn)證了所提方法的有效性。
　　在介紹預(yù)測控制基本原理和T-S模糊模型的基礎(chǔ)上,將基于T-S模糊模型的預(yù)測控制分為間