自適應模型算法控制的研究與仿真.pdf

1、預測控制的產(chǎn)生和發(fā)展主要是為了解決現(xiàn)代控制理論對受控系統(tǒng)精確數(shù)學模型的依賴性問題。預測控制的三個基本特征，即預測模型、滾動優(yōu)化和反饋校正保證了它可以有效地克服對象的結構、參數(shù)和環(huán)境的不確定性對控制精度的影響，從而提高控制系統(tǒng)的魯棒性。這使它在工業(yè)實際中得到廣泛的成功應用。　　由于被控對象的非參數(shù)模型容易獲取，所以基于非參數(shù)模型的預測控制在實際中得到了廣泛的應用。并且隨著計算機運算速度不斷提高和快速控制算法的不斷出現(xiàn)，將會有效地克服其模

2、型參數(shù)多、運算量大的缺點，基于非參數(shù)模型的預測控制應用范圍會進一步擴大。　　本文主要研究了基于脈沖響應模型的自適應模型算法控制。在辨識被控對象的脈沖響應模型時，現(xiàn)有算法是建立在其脈沖響應序列長度不變的基礎上。但實際上，當被控對象參數(shù)變化時，其脈沖響應動態(tài)過程的長短會發(fā)生變化，因此反映動態(tài)過程長短的脈沖響應序列的長度也應該發(fā)生相應變化。這樣將能得到被控對象更準確的數(shù)學模型，有望改進自適應模型算法控制的控制效果?；谝陨舷敕?，本文對自適應

3、模型算法控制的算法做了改進，在辨識被控對象的脈沖響應模型時，既辨識被控對象脈沖響應序列各個分量的大小，又辨識脈沖響應序列的長度。仿真結果表明，改進后的自適應模型算法控制能提高控制系統(tǒng)的快速性。　　自適應模型算法控制的模型參數(shù)多，控制過程中運算量大。其中卷積運算對運算量的影響較大，因此本文對卷積的快速算法進行了研究。研究結果顯示：當參與卷積的序列點數(shù)很多時，線性卷積的FFT算法是一種有效的簡便算法；如果參與卷積的序列點數(shù)較少時，線性卷積