基于多模型插值的LPV模型辨識及應(yīng)用研究.pdf

1、針對復(fù)雜工業(yè)非線性系統(tǒng)的建模和控制問題，本文主要研究基于多模型插值的變參數(shù)線性(LPV)模型辨識算法，并以兩個典型的工業(yè)過程:循環(huán)流化床鍋爐及高純度分餾塔作為研究對象，驗證所提建模方法在非線性系統(tǒng)辨識和控制方面的有效性和實用性。
　　 論文主要工作有:
　　 (1)研究基于多模型插值的單工作點變量LPV模型辨識算法。該LPV模型采用多工作點局部線性模型插值構(gòu)成，具有全局穩(wěn)定、工作點變量選擇靈活和兼顧實際對象運行特性等優(yōu)點

2、。以電廠工業(yè)循環(huán)流化床鍋爐為對象，施行現(xiàn)場辨識與控制仿真。采用蒸汽流量作為工作點變量，建立不同權(quán)重函數(shù)下單工作點變量LPV模型，進行全過程模型預(yù)測控制(MPC)仿真及局部控制器投運，較好地滿足了蒸汽負荷變化條件下鍋爐燃燒狀態(tài)的優(yōu)化控制目標。
　　 (2)為解決工業(yè)系統(tǒng)非線性程度高和操作軌跡復(fù)雜等問題，拓展LPV模型的雙工作點變量形式。研究以二維線性函數(shù)、多項式函數(shù)、高斯函數(shù)作為權(quán)重函數(shù)的模型辨識算法。建立高純度分餾塔的雙工作點變

3、量LPV模型，仿真對比不同權(quán)重函數(shù)下各模型的輸出和階躍響應(yīng)擬合效果。仿真表明所建LPV模型能夠反映分餾塔系統(tǒng)在整個操作軌跡上的運行特性。
　　 (3)針對操作軌跡無穩(wěn)態(tài)系統(tǒng)，提出基于過渡過程實驗的LPV模型辨識策略，引入多種非線性尋優(yōu)算法優(yōu)化局部線性模型及權(quán)重參數(shù)。以高純度分餾塔作為研究對象，建立其過渡過程實驗條件下不同權(quán)重函數(shù)的LPV模型。所建模型的輸出和階躍響應(yīng)獲得了良好的擬合效果。通過分析各個權(quán)重函數(shù)的優(yōu)劣，為后續(xù)研究給出