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预测控制器设定值柔化因子的在线调整

作　者: 蒋闻
导　师: 李少远
学　校: 上海交通大学
专　业: 控制理论与控制工程
关键词: 预测控制设定值柔化因子参数在线动态调整系统矩阵条件数
分类号: TP13
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
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内容摘要

预测控制（Model Predictive Control, MPC）是20世纪70年代发展起来的一种基于模型的计算机控制算法。由于它能够处理多变量、有约束和具有不确定性的过程控制问题,在工业界尤其是过程控制工业中得到了广泛的应用。预测控制器的控制效果依赖于控制器参数的选择。控制器参数在整个控制过程中保持不变难以同时满足不同控制品质的要求。控制器参数的在线动态调整能解决这样的问题。迄今为止,针对控制器参数调整问题的研究主要集中于控制器参数的离线整定,而研究控制器参数在线动态调整的结果并不多见。因此,研究控制器参数的在线动态调整很有必要。本文主要围绕预测控制器参数在线动态调整展开了以下几方面的工作:1.分析和比较了单独调整预测控制器控制增量加权因子λ和设定值柔化因子α对于整个闭环系统动态性能的影响,得到了单独调整以上两个控制器参数对闭环系统动态性能可以产生相类似效果的结论。2.分析了系统矩阵条件数对控制系统鲁棒性的影响。当预测控制系统的预测模型与被控对象的实际动态存在误差（即模型失配）时,系统矩阵条件数大的系统比系统矩阵条件数小的系统对模型失配更敏感。通过设计控制增量加权因子λ可以改变系统矩阵的条件数,使得系统矩阵条件数满足一定的要求。3.控制器参数在控制过程中保持不变难以同时满足不同控制品质的要求,在线动态调整控制器参数的方法可以解决这样的问题。为此引入了模糊满意度的概念,通过对控制目标模糊化处理并进行模糊推理,可以得到系统对控制目标的模糊满意度函数μ_min。μ_min具有明确的物理意义,因此可以将μmin用来指导控制器参数的动态调整,使得控制系统能同时满足不同控制品质的要求。通过分析得到可在线动态调整的备选控制器参数为:控制增量加权因子λ和设定值柔化因子α。由于参数λ需要满足系统矩阵条件数的要求不宜在线动态调整,因此将设定值柔化因子α设计为可在线动态调整的参数以满足不同控制品质的要求,并通过仿真验证了该方法的有效性。

全文目录

摘要  3-5
ABSTRACT  5-10
第一章绪论  10-21
  1.1 引言  10-13
  1.2 预测控制的发展  13-17
  1.3 预测控制的参数调整  17-18
  1.4 本文研究的主要内容及章节安排  18-21
第二章预测控制的基本原理和基本算法  21-30
  2.1 引言  21
  2.2 预测控制的基本原理  21-24
    2.2.1 预测模型  21-22
    2.2.2 滚动优化  22-23
    2.2.3 反馈校正  23-24
  2.3 预测控制的基本算法  24-26
  2.4 基于状态空间描述的预测控制算法  26-29
    2.4.1 预测模型  27-28
    2.4.2 目标函数和滚动优化  28-29
  2.5 本章小结  29-30
第三章调整控制器参数λ与α对于系统性能影响的比较  30-52
  3.1 引言  30-31
  3.2 预测控制器参数对系统动态性能的影响  31-33
  3.3 参数λ对系统性能的影响  33-41
    3.3.1 λ对系统动态性能的影响  33-36
    3.3.2 λ对系统鲁棒性的影响  36-41
  3.4 参数α对系统性能的影响  41-47
  3.5 调整参数λ 与α 对系统性能影响的比较  47-50
  3.6 本章小结  50-52
第四章基于模糊满意度的设定值柔化因子在线动态调整  52-66
  4.1 引言  52-54
  4.2 控制目标的模糊满意度  54-59
  4.3 基于模糊满意度的设定值柔化因子在线动态调整方法  59-65
  4.4 本章小结  65-66
第五章总结与展望  66-68
  5.1 全文总结  66-67
  5.2 研究展望  67-68
参考文献  68-72
致谢  72-73
攻读硕士学位期间完成的学术论文  73-75

预测控制器设定值柔化因子的在线调整

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