非線性系統的有約束模糊預測控制研究.pdf

1、中文摘要由 于幾乎所有的實際控制系統中 都 是非線性的， 而且系統的 各個變量會受到各種條 件的 制約。 預測控制是 面向 實際 工業(yè)過程發(fā) 展起來的 一類先進控制 方法， 一直深受控制界的 關注， 它已 在 線 性系統中 得到成功應用和充 分發(fā)展， 但針對高度非線性系 統則很難取得令人 滿意的 控制效 果。 智能控制不 但在處理復雜系 統時能 進行有效的 控制，同時 具 有 學習 能 力、 組織綜合能力、自 適應能力和優(yōu)化能力。將智能

2、控制理論與預測控制機理相結合，使預測控制向 智能化方向 發(fā)展，以 滿足越來越復雜的 工業(yè)過 程 控制的需要，是當前預測控 制發(fā)展的 趨勢和 研究熱點。 因 此研究非線性系統的 智能 預測控制在理論研究和實際 應用上都具 有重要意義。 本文首先概述了 廣 義預測 控制的 發(fā)展 歷史 及現狀， 簡要介紹了 廣義預 測控制的 基本原 理、 基本算 法步 驟和 模糊系統模型的基本原理， 重點介紹了 基于模糊聚 類 算法和正交最小 二 乘 算法的

3、 T - S模糊模型的 辨識 方法和步驟， 然后針對非線性系統提出了幾種基于T - S 模糊模型的 有約束廣義預測控制算法， 并通過m a t l a b仿 真 試驗驗證了 這 些 算法的 有效 性。 全文主要創(chuàng)新點 有:1由 于傳統 求解 有 約束 優(yōu)化問 題的 非 線 性搜索 方法計 算量較大， 不利 于工程 應用， 本文針對單 變量 非 線性系統， 在 利 用T - S 模糊 模型充分逼近被 控系 統的基 礎上， 通過引 入輸入

4、變量的 一個柔化因 子， 提出了 一 種帶約束輸入的 廣義預測控制算法， 該方法充分考慮了 控制輸入 及其 增量受約束的 情況，并 避免了 非線性搜 索 方 法 求 解 受 約 束 的 優(yōu) 化問 題 和 求D i O p h a n li n e 方 程， 從 而 使 計 算 量 減 小 ;2針對多 變量非 線 性系統， 基于T - S 模 糊模型的 充分逼近及其特殊結 構 ( 規(guī) 則后件部分是 輸入 變量的 線性組合形式) ， 提出了

5、 兩 種處理約束優(yōu)化問 題的 預測 控制算 法: ( 1 ) 通過引入輸入變量的 一 個柔化因 子矩陣， 提出了 一 種帶約束輸入的 廣 義 預 測 控 制 算 法， 避免了 非 線 性 搜 索 方 法 和 求D i O p h i m d n e 方 程， 從 而 使 計算量減小;( 2) 在輸入變量的幅值及其變化率均受約束的情形下，通過適當地引 入拉格朗日 乘子， 提出了 一種較簡單的 處理約束問 題的廣義預 測控制方法，在計算量不

6、大的 情況下保證了 被控系統具有很好的 跟蹤性能和穩(wěn)定性:3鑒于多 變量系 統的 各變量之間 往 往存在強禍合現象， 從而使得 在實際 控制中 存在可調參 數較多、 參數選取復 雜、 難以 獲得 滿意參數值，因而 使得預 測控制實現起來比 較困難的問 題， 本文針對多變量系統設計了幾種解禍的 約束廣A B S T R A C TI nf a C仁 m os t P n x 沁 s s e s i n加 d u s 耐 a lp l a

7、n t s 毗 I n b “ e n t l y n on l i n e a ra n d m a n y o f出 。 叮 a r e h i 咧y n ou l l n 已 玫 ， 即 d t h e i r y 州a b l e s a r e o n 即叨 n s t r a i n e d b ym a ny p r a c t i c a l閱 n d i t i o n s . C 即 。 舊 1 壇 記釁d i c

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18、e dn o t t os o l v e D io P h 助 t 恤 丘 m c t i o n s 勿 仍 m g a s o f tg e n e o fi n p 呱 s o i t sc 。 功 p u t e rl o a di s D o t t o o l a r ge ;2 ) B a s e do n t h e 下 Sf o z ym o de l s 從 擊 i c h a r e 理 弧 dt oa P P

19、r O 朗 ht h e瓏M On ou l m e a r s y s t e m S， 七 胃 。 c 叨就 口 i n e d g e n e I a !i z e dP r e d i c t i v ec o n t r o 1 a l g or i t h r n S毗 p r o P 0 s e d . C 匕 e P r 已 姆 n t e d a c o n s t r 創(chuàng) 山 岡G PCa 】 g o r i t h

20、 l n b y u s m g a g e n em a 壇 認o fi n p u tv 。 以 0 r . la l s oa v o i d st h e n on l i n e a rs e a r c h 助 d l ee dD o t t os o l v e D io p h 切 t i n e 丘 m c t i o n s . T 七 e 別 沈 習 n d o l e P r o p os e s a s 汕P