非線性模型預(yù)測(cè)控制的若干問(wèn)題研究.pdf

1、隨著現(xiàn)代工業(yè)的發(fā)展和科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步，對(duì)產(chǎn)品的質(zhì)量和產(chǎn)量要求的不斷提高，對(duì)生產(chǎn)經(jīng)濟(jì)效益的不斷追求以及工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程日趨大型化、復(fù)雜化，工作點(diǎn)的變化范圍大，使得以往采用工作點(diǎn)附近的線性化模型來(lái)設(shè)計(jì)控制器的線性預(yù)測(cè)控制方法已不能滿足控制性能要求。因此，關(guān)于非線性模型預(yù)測(cè)控制的研究已成為控制工程界的重要研究命題。本文在前人研究工作基礎(chǔ)上，從實(shí)際出發(fā)，對(duì)非線性預(yù)測(cè)控制的若干問(wèn)題進(jìn)行了較為深入的研究，其中包括： (1)針對(duì)一類Wiener模型

2、描述的非線性系統(tǒng)，提出了一種改進(jìn)的非線性預(yù)測(cè)控制方法。該方法將Wiener模型線性部分的控制增量信號(hào)描述成Laguerre級(jí)數(shù)展開(kāi)式，將預(yù)測(cè)控制中在預(yù)測(cè)時(shí)域內(nèi)優(yōu)化求解未來(lái)控制輸入序列轉(zhuǎn)化為優(yōu)化求解一組無(wú)記憶的Laguerre系數(shù)，以減少優(yōu)化所需的計(jì)算量；利用靜態(tài)T-S模糊模型來(lái)逼近Wiener模型的非線性部分，進(jìn)而利用線性預(yù)測(cè)控制方法求解控制律。CSTR過(guò)程仿真結(jié)果表明該方法是可行的。 (2)針對(duì)MIMO非線性系統(tǒng)，提出了一種自

3、適應(yīng)模糊預(yù)測(cè)函數(shù)控制方法。該方法利用T-S模型進(jìn)行建模，然后利用加權(quán)遞推最小二乘法在線辨識(shí)模型后件參數(shù)，以克服模型失配的影響；在每一采樣點(diǎn)進(jìn)行單步線性化，將T-S模型描述的非線性系統(tǒng)轉(zhuǎn)化為線性時(shí)變的狀態(tài)空間模型，從而解決了非線性預(yù)測(cè)控制中如何獲得預(yù)測(cè)模型以及非線性優(yōu)化求解的問(wèn)題。pH中和過(guò)程仿真結(jié)果表明該方法具有良好的跟蹤性能和較強(qiáng)的魯棒性。 (3)針對(duì)一類滿足扇形界條件的不確定模糊模型描述的非線性系統(tǒng)，提出了一種輸出反饋魯棒預(yù)

4、測(cè)控制方法。該方法不需要系統(tǒng)狀態(tài)完全可測(cè)，僅僅利用系統(tǒng)測(cè)量輸出和不可測(cè)狀態(tài)的界限值來(lái)確定保證閉環(huán)系統(tǒng)穩(wěn)定的預(yù)測(cè)控制器。仿真結(jié)果表明該方法能夠獲得較好的控制效果。 (4)針對(duì)一類具有狀態(tài)時(shí)滯的離散不確定非線性系統(tǒng)，提出了一種擴(kuò)展魯棒預(yù)測(cè)控制方法。該方法將魯棒預(yù)測(cè)控制的‘worst-case’目標(biāo)函數(shù)優(yōu)化問(wèn)題轉(zhuǎn)化為具有LMI約束的線性目標(biāo)最小化問(wèn)題。在LMI優(yōu)化問(wèn)題可行解存在條件下，該方法保證了閉環(huán)系統(tǒng)的魯棒漸近穩(wěn)定。CSTR過(guò)程的

5、仿真結(jié)果顯示了該方法是有效的、可行的。 (5)將微粒群優(yōu)化(PSO)算法用于輸入受限非線性系統(tǒng)，提出了一種基于PSO的非線性模型預(yù)測(cè)控制方法。該方法采用雙?？刂撇呗?，在不變集外，利用PSO算法優(yōu)化求解預(yù)測(cè)控制律，使系統(tǒng)狀態(tài)進(jìn)入不變集；在不變集內(nèi)，利用線性狀態(tài)反饋使系統(tǒng)狀態(tài)漸近穩(wěn)定。仿真結(jié)果表明該方法的優(yōu)化效率優(yōu)于遺傳算法。 (6)針對(duì)采用常規(guī)控制出口溫度波動(dòng)大、燃燒狀況差等特點(diǎn)，設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)了以計(jì)算量小、魯棒性強(qiáng)的預(yù)測(cè)函數(shù)控