基于支持向量机的建模与预测控制技术研究及应用

《基于支持向量机的建模与预测控制技术研究及应用》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、浙江大学硕士学位论文摘要模型预测控制(MPC)是一种根据系统动态模型和历史信息，通过对系统未来行为的预测来优化当前输入的控制策略。线性预测控制是基于线性预测模型，在理论上发展的比较成熟，并在工业过程控制的应用中取得很多成功。然而，对于非线性的过程对象，由于线性模型无法精确地描述其系统特性，因此仍需要使用非线性模型以及相应的预测控制策略。本文主要在算法实验研究和工程应用两方面进行探讨。在算法实验研究中，基于智能工厂实验室的半实物仿真平台，构建不同的过程对象，并针对一类非线性过程对象，提出了基于最小二乘支持向量机的非线性预测控制策

2、略。工业现场应用中，针对工艺流程复杂、干扰频繁和工况变化很大的轻烃分馏装置，设计以线性模型预测控制技术为主的先进控制系统，应用后取得良好的投运效果。论文主要内容：1．采用物理模拟和数字仿真相结合的形式，在以石化行业为背景的智能工厂实验室，构建各类过程对象并进行相应的预测控制算法研究。2．提出了一种基于支持向量机的非线性预测控制算法，并基于智能工厂实验室的半实物仿真平台，设计非线性过程控制对象，实验验证了该非线性预测控制算法的有效性。3．分析了轻烃分馏装置的工艺流程、控制现状和需求，根据现场需求设计先进控制系统，并取得了良好控制

3、效果。最后是全文总结和展望。关键词：预测控制、先进控制、支持向量机、非线性补偿器、轻烃分馏装置一塑坚盔兰堡主堂焦笙三鉴ABSTRACTModelpredictivecontrol(MPC)refertoaclassofcontrolalgorithmsthatoptimizethecurrentinputbypredictingthefuturebehaviorofsystembasedonsystemdynamicmodel．Basedonlinearpredictivemodel，linearpredictivecontr

4、olhasbeenmaturedtheoretically,andmanysuccessfulapplicationsCanbefoundinindustrialprocesscontr01．However,forthehighlynonlinearprocesses，nonlinearmodelandthecorrespondingpredictivecontrolstrategieshavetobeemployedsincelinearmodelscannotaccuratelydescribethesystemchara

5、cteristics．Thisthesisfocusesontheresearchofalgorithmexperimentalandengineeringapplication．Onthesimulationplatforminthevirtualplantlab，differentprocessesareconstructedandnonlinearpredictivecontrolstrategiesbyminimizingtheleastsquaresupportvectormachinearepresentedfor

6、akindofnonlinearprocessobjects．Inindustrialapplication，forthelighthydrocarbonfractionatingdevicethathascomplicatedprocessanddisturbancesandlong—rangedrequirement，advancedcontrolsystemmainlyemployinglinearmodelpredictivetechniqueisdesigned，whichproducesgoodperformanc

7、e．Themaincontentsareasfollows1．Severalprocessobjectsandrelatedmodelpredictivecontrolalgorithmsareconstructedintheformofphysicalanddigitalsimulation，inthevirtualfactorylabbasedonprocessindustries．23Nonlinearmodelpredictivecontrolalgorithmbasedonsupportvectormachineis

8、presented，andnonlinearprocesscontrolplantisdesignedonsimulationplatformofthevirtuallab．Experimentshowstheeffectivenessofthepresentednonlin