广义预测控制改进算法的仿真研究

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1、大连理工大学顼士学谴谂文镳要广义颈测控割是Clarke等入在黪年代提瀣采酶一释薪整诗冀挺控铡算法,宅在僳持了自校芷控制中在线辨识、最小方差控制等优点的基础上,吸取了DMC和MAC中滚动优诧的感想,圈时它是基于参数模型,号l入了不挺等的预测水平和控制水平,篁瑷国优良的控制性麓和营棒性,已成为应用最广泛,研究最活跃韵预溯控制算法之一,受到了越来越广泛的关注和研究,并且在王业界得剡了缀多成功熬应用。本文介绍了广义预测控铡静基本算法,在裁纂礁上绘国了蓑予Diophantine方程酶递推算法。并以单输入单输啦系统为例,进行仿粪实验,讨论了广义预测控制中参数选取对

2、控制效果的影响。同瞬在参考了大量基建并文献熬基磁上,针对广义预测控截袭线计算量大、设计参数整定困难等不足与缺陷,进行了一些研究。酋先绘出了广义预测控制豹隐式算法,因为该算法不需要进行Diophantine方糕缒递摊求解、矩阵求逆等运葬,因此可以克服广义预测控制基本算法巾在线计算时闻长的缺点。其次针对基本的广义预测控制算法没有考虑到纯滞艏环节对系统的影响,本文提斑了一种带统滞磊熬广义预测控制算法,并在IvIATLAB仿真磅究静基懿上探讨了纯滞后时域与预测步长之闻的定性兼系,为颧测控制栏具有纯滞后环节系统的碰厢中预测时域的选取提供了适当豹参考意愿。最蜃本文

3、将除梯式控制技术与广义预测控制摆结会,给出了阶梯式广义预测控制算法,讨论了该算法在延长执行机构寿命、平稳操作中的液用特性。本论文的磺究对予广义预测控制在实际工避过程中的应搿具有重要的参考指导意毙。关键谣:广义预测控裁;臆式算法;纯滞嚣;酴撵式控裁;贫真研竞广义预测控制改进算法的仿真研究TheSimulationStudyofImprovedGPCAlgorithmsAbstractGeneralizedPredictiveControl(GPC)isanewcomputercontrolalgorithmproposedbyClarkeandother

4、sinthe1980s.ItpreservesSTC’SadvantagesofIdentificationOn.1ineandMinimumVarianceControl,andincludestheideaofrecedingoptionofDMCandMAC.Atthesametimeitisbasedonparametermodelandintroducesvaryforecastandcontrollevel.Sothereisgoodcontrolperformanceandrobustness.Ithasbecomeoneofthemos

5、twidelyusedandactivelyresearchedpredictivecontrolalgorithmsandbeenpaidmoreandmoreattentionsandresearchesandwidelyappliedtoindustrialprocess.Herein仃oducethebasicalgorithmofGPC,nextgivetheintroductionofrecursivealgorithmofDiophantineequations.AndthengiveanexampleofSISOSystemforsim

6、ulationandstudycontroleffectoftheparameter'sselectingofGPC.Baseonthestudyofalargenumberofliteratures,wecouldfindsomedisadvantagesinGPC,suchashugecomputation,thetuningparametersarenoteasytodetermineandSOon.Therefore,GPCissmdiedhereintheaboveaspects,andsomeresearchhasdoneasfollows

7、:First,theimplicitGPCalgorithmisgiven.ThealgorithmdoesnotneedrecursiveDiophantineequationandmatrixinversion,SOitcanovercomethelongtimeinon.1inecomputmionofbasicGPC.Considerthatthereisalwaystime-delayinindustrialproductionprocessesandbasicGPCalgorithmdoesnottakeintoaccountthe.Age

8、neralizedpredictivecontrolrecursivealgorithmWit

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