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文檔簡介
1、隨著紡織工業(yè)的發(fā)展、紡織產品品質要求的日益提升,給紡織廠的生產環(huán)境提出了更高的要求。傳統(tǒng)的工藝空調控制方法,不是在很大程度上依賴于被控對象精確的數(shù)學模型,就是結構復雜,精度不高,魯棒性差,響應速度慢,不能滿足對溫濕度等環(huán)境因素的更高的控制品質。為了減小時變等不確定因素造成的不利影響,滿足高精度、魯棒性和快速性要求,更好的改善動態(tài)品質,針對紡織廠的生產過程具有重復性的特點,本文提出了工藝空調系統(tǒng)的迭代學習控制算法。
本文首先
2、介紹了非線性空調系統(tǒng)的研究的背景和意義和迭代學習控制的發(fā)展現(xiàn)狀,指出了迭代學習控制對解決非線性問題的優(yōu)勢:即它不依賴控制系統(tǒng)的精確數(shù)學模型,能以非常簡單的方式處理不確定、強耦合、非線性的復雜系統(tǒng),達到的完全跟蹤性能,結構簡單,適用性強,易于實現(xiàn)。進一步分析紡織廠工藝空調系統(tǒng)特征,證明了它是連續(xù)的非正則系統(tǒng)。
針對工藝空調特點,本文先是采用PD型開環(huán)迭代學習控制算法對系統(tǒng)進行控制,針對開環(huán)迭代學習控制算法只利用了系統(tǒng)前次運行
3、的信息,控制效果不夠完善的不足,提出了一種新型開閉環(huán)迭代學習控制算法。新的算法改用PDD型迭代學習律,從而更多的利用系統(tǒng)以前的運行信息,達到的更完全跟蹤性能;在開環(huán)的基礎上引入閉環(huán)控制,實現(xiàn)了對系統(tǒng)的鎮(zhèn)定任務;開閉環(huán)的權值根據(jù)系統(tǒng)誤差變化得到的學習規(guī)則進行自校正,使收斂半徑更快速趨于零,加快學習速度。以Matlab軟件為平臺,通過大量的SIMULINK仿真實驗也證明了新型開閉環(huán)迭代學習控制算法具有更快的學習速度,更穩(wěn)定的系統(tǒng)輸出和對不確
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