基于最小信息損失方法的降階LQG控制器設計.pdf

1、模型降階和控制器降階問題一直是控制理論研究的重要內(nèi)容之一。隨著模型對象階次的增大，控制器的實現(xiàn)也越來越困難。控制器降階的目的在于，用結構簡單、易于操作的低階控制器控制高階對象，并使其性能接近于高階控制器構成的閉環(huán)系統(tǒng)。
　　 基于控制系統(tǒng)動態(tài)屬性及其與信息的關系，本文采用信息論方法考察控制器降階問題。本文的研究重點及創(chuàng)新點在于基于動態(tài)對象的信息描述，在最小信息損失(MinimalInformation Loss method)和

2、基于交叉格萊姆矩陣最小信息損失模型降階方法(Cross)的基礎上，提出了兩種LQG控制器降階方法，討論降階控制器的性能，并通過仿真實例實現(xiàn)了降階控制器。
　　 本文的主要創(chuàng)新工作及貢獻：
　　 (1)利用信息論的測度和方法研究控制器降階問題，提出兩種基于信息論的控制器降階方法。第一種方法是運用最小信息損失方法對高階受控對象模型進行降階，得到對象的低階描述，再針對該低階模型設計低階LQG控制器；另一種方法是先針對高階對象模

3、型設計全階LQG控制器，再基于最小信息損失原則得到降階控制器，利用該低階控制器構成閉環(huán)系統(tǒng)。通過研究控制器的內(nèi)部結構，將基于信息描述的模型降階方法(MIL模型降階方法和CGMIL模型降階方法)運用到控制器降階問題中，得出新的控制器降階方法；同時對得出的降階控制器性質(zhì)進行了解析分析。
　　 (2)采用MIL控制器降階算法、CGMIL控制器降階算法以及KL最小信息距離控制器降階算法對一個10階模型和一個實際的30階精餾模型進行控制器