广义预测灰色自校正控制算法的研究

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1、哈尔滨理T人学T学硕fj学位论文广义预测灰色自校正控制算法的研究摘要预测控制作为一种新型的计算机控制算法,由于其具有滚动优化、反馈校正等鲜明特征,广泛地应用于包括工业过程控制在内的诸多领域。预测控制自提出以来,出现了几十种之多,预测控制的具体形式更是丰富多彩。广义预测控制(GeneralizedPredictiveContr01)是80年代产生的一种新型计算机控制方法,是预测控制中最具代表性的算法之一。它一出现就受到了国内外控制理论界和工业界的重视,成为研究领域中最为活跃的一种预测控制算法。本文首先对预测

2、控制的基本原理作了简单介绍,并以广义预测控制为例,介绍了预测控制的算法实现。预测函数控制作为近几年发展起来的一种新型预测控制方法倍受关注,其最大的特点是控制量计算方程简单,实时控制计算量小,特别适用于快速系统的控制。因此针对传统广义预测控制算法中存在的响应速度慢,计算量大,快速性较差的问题,将预测函数控制引入广义预测控制算法中,提出了一种基于预测函数控制的GPC快速算法,该算法减少了在线计算量,明显缩短了系统响应时间,提高了系统的快速性。其次,考虑到递推最,b-乘法或递推增广最tb---乘法中ARMA模型

3、的参数估值收敛较慢,抗干扰能力差等缺点,本文采用算法简单抗干扰能力强的灰色系统理论对模型参数进行在线辨识,及时修正模型误差。将三阶灰色系统理论引入广义预测控制算法中,提出了一种广义预测灰色自校正控制算法。该算法控制效果良好,输出信号能平稳地到达设定值,达到了较高的跟踪精度。本文最后对基于预测函数的GPC算法,基本GPC算法,基于预测函数的广义预测灰色自校正控制算法以及基本的广义预测灰色自校J下控制算法分别对四阶系统模型和三阶系统模型做了仿真比较。仿真结果表明这种引入预测函数的广义预测控制算法确实提高了系统

4、的快速性。关键词预测控制;广义预测控制;预测函数:灰色系统哈尔滨理T人学T学硕lj学位论文StudyofGeneralizedPredictiveGreySelfrectifyControlAlgorithmAbstractPredictivecontrolasonekindofnewcomputercontrolalgorithmappliestoalotoffieldsincludingindustryprocesscontrolbroadly.Ithasthedistinctcharacterist

5、icssuchasoptimizingandcouplingbackadjustmentrollingowingtothemodel.Sincepredictivecontrolbeingputforward,severaltenskindhasappeared,theconcreteformofpredictivecontrolhasbeenfurthermoreofcolorandvariety.GeneralizedPredictiveControl(GPC)whichappearedin80’S,

6、iSanewtypeofcomputercontrolmethodandoneofthemostrepresentationalgorithms.Ithasreceivedincreasingattentioninthefieldofcontrolandindustry.Firstly,thistextintroducesthebasalprincipleofpredictivecontrol,andthegeneralizedpredictivecontrolasanexampleofpredictiv

7、econtroliSintroducedtothealgorithmofpredictivecontr01.Predictivefunctioncontrolbeingonekindofnewpredictivecontrolmethodinthepastfewyearshasbeendoublypaidcloseattentionto,whosemaximalcharacteristiciSthesimplicitycontrolalgorithm,theshortreal.timecontrolcal

8、culatesamounts,especiallyapplyingtorapidlysystematiccontr01.Therefore,specificallyfortheslowspeedofresponse,thebigamountsandthepoorfleetness,predictivefunctioncontrolisintroducedtothegeneralizedpredictivecontr01.And

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