飞机非线性系统的预测控制理论研究

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1、武汉理【。大学硕士学位论文摘要自从维纳(1894.1964)仓tJ立控制论以来,自动控制理论及其应用已经历了半个多世纪的进步与发展。七十年代后期,随着数字计算机逐渐向着小型、高速、大容量、低成本方向发展,终于兴起了一类新型的计算机控制算法一预测控制。预测控制不是某一种统一理论的产物,它是在工业实践过程中独立发展起来的,其基本出发点与传统PID控制不同。通常的PID控制,是根据过程当前的和过去的输出测量值与设定值的偏差来确定当前的控制输入。而预测控制不但利用当前的和过去的偏差值,还利用预测模型来预估过程未来的偏差值,并掘此而滚动

2、确定当前最优输入策略。因此,从基本思想上看,预测控制优于PID控制。本文重点研究CLARK于1987年提出的广义预测控制理论。作为一种自校正控制算法,广义预测控制是针对随机离散系统提出的。近年来,广义预测控制吸引了众多学者对其进行探讨,并有不少文献和著作发表,同时在石油、化工、电力、冶金、机械等工业部门的控制系统得到了成功的应用。本论文主要是关于预测控制理论对于飞机运动模型的研究。首先,本文给出飞机的非线性模型,该模型为一个四输入四输出的,具有九个状态变量的复杂的状态空间模型;然后从简单的单输入单输出模型N-输入二输出模型,再

3、到一毖相对特殊的线性系统的模型,由浅入深的研究了广义预测控制理论的应用;接着结合模型算法控制对非最小相位多变量系统问题进行探讨,同时讨论了非线性控制理论:最后,本论文应用广义预测控制实现了对复杂的飞机非线性模型的稳定控制,达到了控制目标,并给出了仿真结果。本论文主要贡献为广义预测控制理论控制算法的研究及控制程序的实现。值得指出的是,该控制程序可用于几乎所有线性多变量模型,包括本论文中所述及的非最小相位的多变量线性模型;另外,具有白噪声干扰的线性系统模型,具有大时间延迟的线性系统模型等都可以适用于该控制程序。本论文解决的最大的难

4、点在于飞机非线性模型的控制,由于该模型比较复杂,有九个状态变量,并有较强的非线性。文中,对电机转速控制模型,水箱温度水位控制模型,化工反应模型等结合预测理论进行了控制仿真,并得到了满意的控制结果。关键词:非线性系统,多变量系统,飞机模型,广义预测控制,非最小相位系统ABSTRACTSinceintroducedbyNorbenWiener(1894-1964),controltheoryhasenduredalongperioddevelopment.Intheendof70’S,comingupwiththedevelopm

5、entofdigitalcomputertominitype,highspeed,hugecapacityandlow·cost,predictivecontrolwasborn.Predictivecontr01.whichhasdifierenceattheinitialpointoftheoryfromP1Dcontroltheory,iSnotanoutletfromanyofothertheories,butdevelopedfromindustrialreality.PIDcontroltheorydecidest

6、hecontrollergenerallybased0npastinformationandthesetpointoftheOUtput.However,predictivecontrol,notonlyusesthepastandthepresentinformation,butalSOusesthefutureinformationgainedbypredictivemodel,andthendecidesthebeStcontrolstrategybasedonincursionofstepPredictivecontr

7、olispriortoPIDcontroltheoryfromthepointofidealism.ThisarticleiSmainlyabouttheGeneralizedPredictiveControl(GPC)theory,whichbroughtbyCLARKin1987.Asakindofself-tuningcontrolalgorithm,GPCisusedindiscretesystem.Recentyears、GPCaRractedaIotofattention,broughtmanyreferencea

8、ndpapers,andgotlotsofsuccessfulapplicationsincontrolsystemsofsomeindustrialfieldssuchasPetroleum,Chemical,Power,Metallurgical,Mechanical,e

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