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復(fù)雜系統(tǒng)的多模型建模及預(yù)測控制

發(fā)布時間:2021-01-12 09:34
  在工業(yè)生產(chǎn)的實際過程中,被控對象本身或受到外界影響,往往存在大量不確定性,如:被控系統(tǒng)是子系統(tǒng)動態(tài)變化或是參數(shù)時變快的非線性系統(tǒng),存在較大外部擾動的或隨機系統(tǒng),系統(tǒng)參數(shù)變化大的復(fù)雜線性系統(tǒng)或隨機系統(tǒng);系統(tǒng)、傳感器或執(zhí)行器出現(xiàn)故障。對于這類系統(tǒng),常規(guī)的辨識算法不能做到時實跟隨模型參數(shù)的變化,故此,系統(tǒng)特性難以用常規(guī)的辨識算法進行全面地描述,使得相對于實際的工業(yè)過程,基于模型設(shè)計的控制器的精度難以滿足它的控制要求。為解決上述難題,多模型方法開辟了一個新的方向,是一種處理復(fù)雜系統(tǒng)的有效方法。方法將復(fù)雜非線性系統(tǒng)分解成若干簡單的線性系統(tǒng),逐一求解分解后的線性系統(tǒng),并通過某種合成法則以獲得原復(fù)雜系統(tǒng)良好的建模及控制效果。無論是在理論研究還是實際的工業(yè)應(yīng)用中,從其被提出以來,都已經(jīng)取得了很大的成果。雖然,多模型的方法對復(fù)雜系統(tǒng)有著良好的控制效果,但其本身仍存在需要改進的地方,包括:如何選取和優(yōu)化模型集、怎樣確保模型切換時的穩(wěn)定性、對存在隨機干擾的不確定如何進行系統(tǒng)控制等。針對現(xiàn)有的多模型方法存在的問題,本文的進行了研究,主要研究工作如下:在利用多模型的分解-合成的策略對復(fù)雜非線性系統(tǒng)建模時,對系統(tǒng)... 

【文章來源】:華東交通大學(xué)江西省

【文章頁數(shù)】:72 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【部分圖文】:

復(fù)雜系統(tǒng)的多模型建模及預(yù)測控制


多模型控制結(jié)構(gòu)圖

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圖(2)為多模型自適應(yīng)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)圖2 多模型自適應(yīng)控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖Fig. 2 Structure of MMAC-Multiple Model Adaptive Control

序列,預(yù)測控制,基本結(jié)構(gòu)


預(yù)測模型、滾動優(yōu)化、反饋校正是預(yù)測控制所具有其鮮明的特征,其基本結(jié)構(gòu)如圖(3)所示。圖3 預(yù)測控制的基本結(jié)構(gòu)Fig. 3 The basic structure of predictive control2.2 預(yù)測控制的生成過程1)對未來某段時長內(nèi)的系統(tǒng)輸出序列進行預(yù)測,針對被控對象的某類控制模型,在每個采樣時刻k,通過系統(tǒng)過去、現(xiàn)在及將來的控制輸入,過去和現(xiàn)在的系統(tǒng)輸出完成對未來輸出序列的預(yù)測,即圖11中的y(k+1),...,y(k+N)。2)通過對公式(2-1)的目標(biāo)函數(shù)極小化得到未來的控制序列:u(k),...u(k+Nu-1),沿某個參考軌跡yr(k+j),使未來輸出預(yù)測序列y(k+j)到達設(shè)定值。為了能夠按照一定的響應(yīng)速度使輸出y(k)平滑地過渡到設(shè)定值ω,在預(yù)測控制中,參考軌跡通常采用一階滯后模型,如下所示:

【參考文獻】:
期刊論文
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[3]改進的模糊C-均值聚類算法研究[J]. 齊淼,張化祥.  計算機工程與應(yīng)用. 2009(20)
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本文編號:2972612

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