基于TC-ESO的多变量时滞过程控制策略研究

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1、摘要IABSTRACTIll1绪论11.1研究目的和意义11.2解耦控制的研究现状21.3本文主要工作及章节安排41.3.1本文主要的研究内容41.3.2后续章节安排62TC控制器与观测器72.1PID控制器及其优缺点72.2TC控制器简介及其参数整定72.2.1TC控制器简介72.2.2TC控制器参数整定82.3串级TC控制器的设计92.4状态观测器112.4.1状态观测器简介112.4.2干扰观测器112.4.3扩张状态观测器122.5本章小结143基于TC控制器与扰动观测器的Smith预估控制15Smith预估

2、控制15SISO大时滞系统Smith预估控制153.3仿真研究183.4本章小结224基于TC・ESO的多变量时滞系统先进控制算法研究234.1一种新型多变量耦合时滞过程控制234.2多变量TC控制器设计244.3二阶扩张状态观测器设计254.4仿真研究254.5本章小结305基于RBF神经网络的多变量时滞系统先进控制算法研究315」RBF神经网络31RBF网络结构31RBF网络的逼近32RBF神经网络优化ESO33ESO参数优化33RBF神经网络优化ESO原理345.2.3仿真研究375.3本章小结406总结与展望

3、416」全文工作总结416.2未来工作展望42致谢43参考文献44攻读学位期间发表的学术论文日录48攻读学位期间参与的项目48原创性声明及关于学位论文使用授权的声明491绪论1.1研究目的和意义进入21世纪以来，自动化技术已经普及全世界，人类生活水平得到大幅提高，生活需求跟随着人口数量日益增长，生产力节奏加快，各行各业竞争力不断加强，自动化水平的提高对各个行业的促进起到关键作用，小到机械零件的生产，大到航空航天的发展,实现所有产品的自动控制是人类奋斗的终极目标。在经历全球经济危机之后，工控行业已经出现不景气的趋势，所

4、以提高自动控制的效率显得尤为垂要。中国已经成为世界第二大经济体，经受住了经济危机带來的影响，目前国内的工控行业还是受制于外国的大公司，国内的自动控制水平还处于一个半自动化的平均水平，有时候还需要人工调节。目前自动控制技术依赖于实际工程经验,这都是由于实际工业过程的被控对象较为复杂,数学模型很难获得，无法针对具体的对象来设计合适的控制方案，所以需要转换一种思路，从控制论的方向出发，避重就轻，不依赖于对象的数学模型信息，从而设计一套新型的控制方案。在现代工业生产过程中，由于工艺的复杂程度增加，信号传输需要经历层层环节，在

5、某些故障的环节不可避免的会阻碍信号传输，这些阻碍信号传输的现象最终导致了某些环节出现了时滞，造成控制信号不能及吋的到达所运行的环节，当测量信号到达控制器，控制器接受控制信号后马上进行调节，此时控制信号对应的系统状态已经是下一时刻的状态，使得此时的控制信号无法达到预期的控制效果。随着系统的不断运行，控制效果不断恶化，性能指标比如超调量与相应时间增大，导致了最终控制效果下降。PID(Proportional-Integral-Derivative)控制器对于一些小的吋间延迟通过本身的参数设计可以保证系统的稳定运行，但是由

6、于其木身的参数整定问题，当遇到时滞较大的情况时，不能满足系统的稳定运行。多变量系统由于系统本身的结构增加了输入输出通道，输入与输出之间必然有着设备的存在，无可避免的会出时滞问题。这样以来，系统的结构变得复杂，参数之间相互影响，甚至会出现非线性关系，系统的数学模型与被控对象失配严重，而控制器的控制信号一直无法及时对当前状态做岀调节，控制效果不断恶化，影响了系统的动态性能，这就从根本上使常规方案无法达到稳定X】。复杂的实际工业过程大多数情况下是多变量系统，一个工业过程必然存在很多的设备，并且每个设备包含多个参数，参数Z间

7、相互影响且容易发生变化，系统数学模型不确定，控制回路复杂且数量多，控制回路之间相互产生影响，这就形成了耦合。由于耦合关系，实际系统的动态特性并不完全已知，系统存在各种不确定因素以及未建模动态,使系统难于控制，并且系统性能差，生产效率较低。在实际过程中并不能达到自动控制的水平，大多数情况下还是属于半自动化的水平，所以还需要有丰富经验的技术人员进行人工调整。这样以来势必降低了效率，浪费了人力与物力，达到了事半功倍的效果，尤其在国内的工控行业不景气的情况下，同时受制于国外的公司，这种情况愈发严重。在竞争激烈的工控行业必须要

8、消除耦合的影响，研究人员一直在努力寻找更为先进有效的控制方法来消除耦合，使得复杂的工业过程能够稳定运行，达到输出调节，这样才能赶上工业信息化发展的节奏，符合当今社会发展趋势，充分提高利用率与工业产品。本文的目的是寻找一种不依赖于模型信息的控制方案，并且系统控制结构尽可能简单，控制器的参数易于调整，有利于工程上实现。目前对于实际复杂的工业过程中已