基于时域的分数阶PID广义预测控制算法改进及仿真.pdf

《基于时域的分数阶PID广义预测控制算法改进及仿真.pdf》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、《电气自动化}2011年第33卷第4期控制理论及其应用ControITheoH＆ItsApplications基于时域的分数阶PID广义预测控制算法改进及仿真郭伟程晓冲李涛(南京信息工程大学信息与控制学院，南京210044)摘要：在分析FOPID(分数阶PID)算法和GPC(广义预测控制)算法的基础上，针对两种算法的不足，结合两种算法的优点，推导出了基于FOPID性能指标的改进的GPC算法FOPID—GPC算法，将GPC算法的性能指标通过FOPID构造出来。改进后的算法结合了FOPID算法的优点，具有多个可调参数，稳定性较好。通过对工业实时以太网(EPA)实验装置的模型

2、仿真，在时域内分析了PID型广义预测控制算法控制器的参数选择对控制性能的影响，说明了FOPID—GPC比PIDGPC和GPC算法的控制性能更好，为工程应用打下了较好的理论基础。关键词：分数阶PID控制广义预测控制FOPID—GPC性能分析[中图分类号]TP11[文献标志码]A[文章编号]1000—3886(2011)04—0001-03lmprovedFractional-orderPlDGeneralizedAlgorithmicControlAlgorithmBasedOnTimeDomainGuoWeiChengXiaochongLiTao(Instituteof

3、InformationandControl，NanjingUnive~ityofInformationScienceandTechnology，ⅣnngJiangsu210044，China)Abstract：OnthebaseofanalysisofGPC(GeneralizedAlgorithmicContro1)algorithmandPIDalgorithm，thederivationofPIDGPCalgorithm，theimprovedGPCalgorithm，isgivenbasedonPIDperformanceindex．，theperformanc

4、eindexofGeneralizedPredictiveControlalgorithmwasrestructuredasFOPIDform．Theimprovedalgorithmhasmoreparameters．IthastheadvantagesofFOPIDalgorithm，whichisreliableinoperationandrobustinperformance．TheinfluenceofFOPID—GPCcontrollerparametertuningonsystemperformancewasanalyzedintimedomainwith

5、simulationsonarealtimeEthernetforPlantAutomation(EPA)experimentdevice．SimulationresultshowsthatFOPID—GPCalgorithmhasbetterperformancethanPIDGPCalgorithmandGPCalgorithm，whichgroundswellforengineeringapplication．Keywords：Fractional—orderPIDcontrolGeneralizedPredictiveControlFOPID—GPCPerfor

6、manceanalysis0引言义预测控制算法的基础上，将这两种算法相结合，提出了一种新的控制算法——F0PID-GPC，通过在EPA实验系统中双容水箱上广义预测控制(GeneralizedPredictiveControl，GPC)作为预测的实例仿真分析该算法的动态性能和控制效果。控制中一种典型的算法，是一种自适应模型预测控制算法，由于广义预测控制机理上的滚动时域特点，它的控制器参数设定多是1GPC概述启发式的，主要参数以隐式的方式出现在闭环传递函数中，因而广义预测控制(GPC)采用被控对象的参数化模型为含有外难以进行定量分析。这给广义预测控制带来控制器参数调节的部随

7、机阶跃扰动项的输入输出差分方程问题，以及其稳定性和鲁棒性的研究带来了困难。因其模型计算A(q)Y(t)=B(q一。)u(t一1)+c(g)(t)／A(1)中难以采用较小的采样周期，难以克服生产过程中突变性扰动，式中Y(t)和(t)分别表示系统的输出和输入；△=1一q为差分影响了控制品质l2』。针对以上的不足，郭、王(2008)对GPC算算子；{ai}，{b}和{C}分别为A，曰和c为3个多项式的系数；法进行了改进，将经典的PID控制与广义预测控制相结合，形成，和n。为对应的阶次；(t)／A为随机阶跃扰动项。A(q)的新型预测控制算法——P