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连续非线性模型预测控制的研究与应用

作　者: 孔小兵
导　师: 刘向杰
学　校: 华北电力大学（北京）
专　业: 控制理论与控制工程
关键词: 非线性预测控制连续系统输入输出反馈线性化
分类号: TP13
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要

实际的工业过程中,大部分都具有带约束,非线性的动态特性,采用传统控制方法难以实施有效控制。带约束非线性预测控制的关键是求可行优化解。一般来说,非线性预测控制可以通过序列二次规划在每个采样时刻在线优化。最常用的序列二次规划(Sequential Quadratic Programming,简称SQP)方法是到目前为止大家认为处理非线性规划问题最优秀的算法之一,该算法通过将原问题转化为一系列二次规划子问题的求解来获得原问题的最优解在非线性控制问题中。所得的非线性优化问题是非凸的,在线计算负担相当大。最简单的方法是近似优化方法,只把实际作用于对象的第一步控制量确切计算,其余不直接作用于对象的未来控制序列进行近似。输入输出反馈线性化是一种常用的方法。在预测控制中,针对某类型非线性系统,通过输入输出反馈线性化,系统线性化,只需线性二次规划就可进行在线优化。但是,初始线性输入约束转化成非线性基于状态的约束。本文针对一类仿射型非线性状态空间模型系统,提出迭代二次规划(QP)方法来求优化解。为了保证算法的收敛性,要加入另外一种迭代算法来保证在整个预测时域上能得到可行控制解。在数字例子,CSTR化学例子及多变量的三态Boost DC/DC转换器控制例子的仿真控制结果中可以看出这种方法很有效。鉴于实际对象多为多输入多输出对象,我们将此方法推广到多变量系统。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-9
第1章绪论  9-17
  1.1 选题背景及研究的目的和意义  9-10
  1.2 模型预测控制的基本原理  10-12
  1.3 非线性预测控制发展及研究现状  12-14
    1.3.1 基于机理模型的非线性预测控制  12
    1.3.2 基于实验模型的非线性MPC  12-13
    1.3.3 基于线性化模型的非线性MPC  13-14
  1.4 论文的主要工作  14-17
第2章非线性预测控制的基本理论  17-23
  2.1 前言  17
  2.2 非线性预测控制的一般描述  17-19
  2.3 MPC名义稳定性  19-21
  2.4 本章小结  21-23
第3章基于输入输出反馈线性化的SISO非线性系统控制  23-39
  3.1 前言  23-24
  3.2 微分几何法输入-输出反馈线性化  24-25
  3.3 线性控制结构  25-28
  3.4 输入约束处理  28-32
    3.4.1 非线性约束的展开  28-29
    3.4.2 迭代QP算法  29-30
    3.4.3 约束线性化  30-31
    3.4.4 约束处理  31-32
  3.5 仿真实例  32-39
    3.5.1 数字例子  33-34
    3.5.2 CSTR控制问题  34-39
第4章基于输入输出反馈线性化的MIMO非线性系统控制  39-57
  4.1 前言  39
  4.2 输入-输出反馈线性化  39-46
  4.3 基于状态空间的MIMO线性系统的预测控制  46-49
  4.4 输入约束处理  49-54
    4.4.1 非线性约束的展开  49-50
    4.4.2 迭代QP算法  50-51
    4.4.3 约束线性化  51-52
    4.4.4 约束处理  52-54
  4.5 仿真实例  54-57
第5章结论与展望  57-59
参考文献  59-63
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果  63-64
致谢  64

连续非线性模型预测控制的研究与应用

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