广义预测控制的快速算法研究及应用

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1、摘要广义预测控$4(GeneralizedPredictiveContr01)是80年代产生的~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。但由于其矩阵的计算量大,特别是多变量系统,计算量更大,因此,很不适合工业过程中一些要求快速性高,实时性强的系统。针对这一问题,本文在参考了大量国内外文献的基础上,提出了快速广义预测控制算法,并针对典型的工业模型做了仿真研究。首先,针对基本广义预测控制算法存在的局限性,提出了

2、一种改进的广义预测控制算法。该算法很好地抑制了超调,也兼顾了一定的快速性,但是由于计算量没有得到实质性的减少,因而快速性没有明显的提高。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,在基本广义预测控制算法中,引入预测函数,提出了一种基于预测函数控制的GPC快速算法,克服了改进算法实时性差的缺点,达到了高精度快速跟踪的目的。其次,针对工业过程中,既要求高精度跟踪又要求输入平稳、防止因激烈变化而损坏设备的快速系统,提

3、出了一种约束输入的广义预测控制快速算法。该算法在满足了高精度跟踪的同时,兼顾了输入平稳无激烈振荡的性能。本文从控制理论、设计算法到将算法应用到典型工业快速系统中的全过程进行了研究。不仅在理论上给予了充分的证明,而且做了大量的仿真实验。仿真结果表明了本文所提方法的有效性,为其应用于工业现场控制奠定了基础。关键词广义预测控制;预测函数控制;丢番图方程;快速系统;约束控制燕山大学工学硕士学位论文AbstractGeneralizedPredictiveControl(GPC)is,whichappearedin80’

4、S,anewtypeofcomputercontrolmethodandoneofthemostrepresentationalgorithm.Ithasreceivedincreasingattentioninthefieldofcontrolandindustry.Butforthehugecomputation,especiallyformultiplesystems,ithasmuchhugercomputation.Sothevirtueofpredictivecontrolwillnotbeembo

5、diedintherealtimesystemsofindustry.Inordertocopewiththesebasicproblems,severalnewFastGeneralizedPredictiveControlAlgorithmsareproposedinthispaperandsomesimulationstudiesweredoneforthetypicalindustrialmodels。Firstly,forthelimitsofthestandardgeneralizedpredict

6、ivecontrol,weputforwardallimprovedgeneralizedpredictivecontrolalgorithm.Itcallrestrainover—shootverywell,atthesametime,alsoincreasetherespondingspeedofthesystems,buttheeffectisnotdistinctforthehugecomputation.Asanewcontrolalgorithm,PredictiveFunctionalContro

7、lhassomecharacteristic,thesimplecontrolequations,lesscalculationofrealtimecontr01.SoweintroducetheideaofthebasicfunctionofPFCintheGeneralizedPredictiveControltoproduceafastcontrolstudybasedonpredictivefunction.Thisstrmegyovercametheshortcomingofunfavorablere

8、al-timeforhighprecisiontracldngcontrolperformance.Secondly,someindustryprocessesnotonlydemandhighprecisiontrackingbutalsosmoothinginput,avoidingsh锄pchangesofinputs远nalstodamageequipments.Forthes

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