多變量非線性系統(tǒng)的模糊預測控制研究.pdf

1、熱工生產(chǎn)過程中的控制對象多具有非線性、多變量、強耦合、慢時變和不確定性的特點，且是大慣性、大滯后的，被控對象的動態(tài)特性往往變化很大，難于建立其精確數(shù)學模型?，F(xiàn)有的熱工控制系統(tǒng)大都采用傳統(tǒng)的PID控制，在參數(shù)整定的穩(wěn)態(tài)點附近能取得較好的控制效果，而對大工況范圍不能提供優(yōu)良的控制品質(zhì)，難以滿足生產(chǎn)實際過程控制的要求。為了提高機組適應負荷變化的能力，保證安全經(jīng)濟性，同時實施節(jié)能優(yōu)化運行，對熱工非線性系統(tǒng)的全局優(yōu)化控制策略加以研究是十分必要的。

2、 本論文以與熱工對象具有動態(tài)相似性的非線性水箱為對象，進行模糊預測控制算法的應用研究。以往純數(shù)值仿真的控制算法研究建立在簡化后的對象模型上，這樣的模型不能精確反映真實控制系統(tǒng)的動態(tài)特性和其它影響因素，因此對算法的驗證是不夠全面的，而新型的先進控制算法往往又不能直接用在生產(chǎn)過程中加以檢驗，因此通過與熱工過程具有動態(tài)相似性的高等過程實驗裝置，對所研究的算法進行試驗和驗證，考察算法在實際對象、通信系統(tǒng)、軟硬件環(huán)境下的控制效果更具有實際

3、意義，同時促使研究者通過實驗現(xiàn)象產(chǎn)生更多算法改進的思路。本文的具體研究內(nèi)容如下： （1）先進過程控制應用實驗系統(tǒng) 本課題的研究方法是理論分析結(jié)合物理實驗，研究過程控制系統(tǒng)的建模與控制算法。由于復雜的算法很難在電廠進行實際的試驗，因此本課題建立了先進過程控制應用實驗系統(tǒng)，以與熱工過程具有動態(tài)相似性的非線性水箱系統(tǒng)為對象，開展非線性過程的模糊預測控制算法的應用研究，將已確定的建模和控制方法運用在多變量非線性過程實驗裝置上進行

4、驗證和進一步的改進。研究成果可較方便地轉(zhuǎn)化進入實際工業(yè)生產(chǎn)的應用中，具有一定的指導意義，同時檢驗算法的可行性。 （2）非線性對象的模糊建模 首先簡述了非線性系統(tǒng)常用的建模方法和存在的問題，研究基于G-K聚類的T-S模糊建模與辨識方法。T-S模糊模型的辨識由兩部分組成：模型結(jié)構(gòu)的辨識和模型參數(shù)的辨識。模型結(jié)構(gòu)的辨識又分為前提結(jié)構(gòu)辨識與結(jié)論結(jié)構(gòu)辨識。模型參數(shù)的辨識又分為前提參數(shù)辨識與結(jié)論參數(shù)辨識。本文將理論用于實際，對非線性

5、的單容水箱、串級雙容水箱、多變量單容水箱和多變量雙容水箱進行辨識和模糊建模，同時也比較了階躍響應模型和機理建模，為廣義預測控制算法建立了基礎。 （3）非線性對象的預測控制 預測控制是近年來發(fā)展起來的一類新型計算機控制算法。由于它采用多步預測、滾動優(yōu)化和反饋校正等控制策略，因而控制效果好，魯棒性強，適用于控制不易建立精確數(shù)學模型且比較復雜的對象。因此，本文以廣義預測控制算法為基礎，研究基于T-S模糊模型的廣義預測控制問題，