改進型預測控制及預測控制優(yōu)化的PID控制研究.pdf

1、預測控制是20世紀70年代出現(xiàn)的一類基于模型的優(yōu)化控制算法，在復雜工業(yè)過程優(yōu)化控制問題處理上潛力巨大。一方面因為預測控制建立模型方便，另一方面是因為預測控制具有優(yōu)良的跟蹤性能和很強的魯棒性。隨著科學技術的發(fā)展，工業(yè)生產(chǎn)過程復雜性越來越高，同時隨著社會的發(fā)展，市場競爭也越來越激烈，人們對控制方法的品質(zhì)要求也越來越高，進一步研究控制品質(zhì)更高的預測控制方法具有重要意義。
　　PID控制是目前工業(yè)過程中使用最多的控制器，具有強大的生命力。

2、主要原因是PID控制具有簡單易懂、可靠性高、適用面寬、易于工程實現(xiàn)等突出優(yōu)點。但隨著工業(yè)的發(fā)展，被控對象的復雜程度不斷加深，尤其對于時變、不確定、大時滯的復雜系統(tǒng)，常規(guī)的PID控制難以滿足其控制性能的要求。如果能設計一種控制器，兼具PID控制簡單的結(jié)構(gòu)和預測控制優(yōu)良的控制品質(zhì)，將有助于生產(chǎn)效率的提高。
　　本文的主要內(nèi)容包括:
　　(1)將PID與多變量廣義預測控制(Generalized Predictive Contro

3、l，GPC)相結(jié)合，提出了一種改進型多變量GPC算法——多變量PIDGPC算法。根據(jù)增量式PID的結(jié)構(gòu)，對GPC的目標函數(shù)進行改進，推導出一種具有PID結(jié)構(gòu)的多變量GPC算法。該算法兼具PID的反饋結(jié)構(gòu)和多變量GPC的預測功能，同時相比多變量GPC沒有增加多少計算量。球磨機制粉系統(tǒng)MATLAB仿真試驗表明，多變量PIDGPC算法在模型匹配和模型失配均能取得良好的控制效果，相比多變量GPC，無超調(diào)、模型適應性和抗干擾性能更強，控制品質(zhì)有一

4、定程度的提升。
　　(2)將分數(shù)階PID與多變量動態(tài)矩陣控制算法(Dynamic Matrix Control，DMC)相結(jié)合，提出一種改進型多變量DMC算法——多變量分數(shù)階PIDDMC算法。根據(jù)增量式分數(shù)階PID的結(jié)構(gòu)對DMC的目標函數(shù)進行了改進，推導出具有分數(shù)階PID結(jié)構(gòu)的多變量DMC算法。應用Lyapunov第二穩(wěn)定性定理證明了多變量分數(shù)階PIDDMC算法的穩(wěn)定性和魯棒性，并進一步通過MATLAB仿真驗證了該算法的有效性。<