無模型自適應(yīng)預(yù)測控制在網(wǎng)絡(luò)化控制系統(tǒng)中的研究與應(yīng)用.pdf

1、隨著網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)和計算機技術(shù)的發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)化控制系統(tǒng)逐漸在越來越多的領(lǐng)域得到應(yīng)用。但是，利用帶寬有限的通信網(wǎng)絡(luò)傳輸大量實時控制信息，給網(wǎng)絡(luò)化控制系統(tǒng)的分析和設(shè)計帶來了諸多問題。網(wǎng)絡(luò)誘導(dǎo)時延和丟包是影響網(wǎng)絡(luò)化控制系統(tǒng)性能的兩大主要因素。針對這兩個問題，一般的研究思路是先建立網(wǎng)絡(luò)化控制系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型，再針對該數(shù)學(xué)模型設(shè)計控制器。但是，現(xiàn)實中網(wǎng)絡(luò)化控制系統(tǒng)的模型難以準確地建立，基于模型的網(wǎng)絡(luò)化系統(tǒng)的設(shè)計方法面臨諸多挑戰(zhàn)。
　　作為一種數(shù)據(jù)

2、驅(qū)動控制方法，無模型自適應(yīng)預(yù)測控制(Model-free adaptivepredictive control，MFAPC)給網(wǎng)絡(luò)化控制系統(tǒng)的研究提供了新的思路，該方法僅利用被控對象的在線或離線I/O數(shù)據(jù)來設(shè)計控制器，不依賴被控對象的數(shù)學(xué)模型，避免了對網(wǎng)絡(luò)化控制系統(tǒng)建模的難題。因此，針對具有網(wǎng)絡(luò)時延和丟包的網(wǎng)絡(luò)化控制系統(tǒng)，提出了基于MFAPC的網(wǎng)絡(luò)化系統(tǒng)的控制方法并在實物上進行了驗證和應(yīng)用，具有重要的理論和實際意義。本文的主要工作如下:

3、
　　1)針對存在網(wǎng)絡(luò)時延和丟包的網(wǎng)絡(luò)化控制系統(tǒng)，在基于數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)化預(yù)測控制(data-based networked predictive control，DBNPC)方法的基礎(chǔ)上，通過將輸出誤差變化率信息添加到原控制律中，提出了一種改進的DBNPC(improved DBNPC，iDBNPC)方法。
　　2)針對無模型自適應(yīng)預(yù)測控制的不足，提出了改進的無模型自適應(yīng)預(yù)測控制(improved MFAPC，iMFAPC)。為

4、了提高預(yù)測模型的準確度，將預(yù)測模型誤差校正機制引入到預(yù)測模型中;另外，通過修改控制輸入準則函數(shù)，得到充分利用輸出誤差及誤差變化率信息的控制律。然后，針對存在網(wǎng)絡(luò)時延和丟包的網(wǎng)絡(luò)化控制系統(tǒng)，提出了網(wǎng)絡(luò)化的iMFAPC控制方法。
　　3)在MATLAB/Simulink環(huán)境下，使用TrueTime工具箱搭建了網(wǎng)絡(luò)化控制系統(tǒng)仿真平臺，對所提控制方法進行了仿真分析。通過對比發(fā)現(xiàn)，相比于原方法，iDBNPC方法和iMFAPC方法均能提升系統(tǒng)

5、的收斂速度;iDBNPC方法和網(wǎng)絡(luò)化的iMFAPC方法均對一定范圍的內(nèi)的網(wǎng)絡(luò)時延和丟包具有良好的補償效果，但是網(wǎng)絡(luò)化的iMFAPC方法比iDBNPC方法的收斂速度快。
　　4)為了進一步驗證所提方法的有效性，搭建了實際的網(wǎng)絡(luò)化的液位控制系統(tǒng)，對所提控制方法進行實物驗證。實驗結(jié)果表明，iDBNPC方法和網(wǎng)絡(luò)化的iMFAPC方法均能夠很好地補償一定范圍內(nèi)的網(wǎng)絡(luò)時延和丟包，但是網(wǎng)絡(luò)化的iMFAPC方法與iDBNPC方法相比具有較快的收斂