先进控制技术及应用.pdf

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1、。先进控制技术及应用1．前言工业生产的过程是复杂的，建立起来的模型也是不完善的。即使是理论非常复杂的现代控制理论，其效果也往往不尽人意，甚至在一些方面还不及传统的PID控制。20世纪70年代，人们除了加强对生产过程的建模、系统辨识、自适应控制等方面的研究外，开始打破传统的控制思想，试图面向工业开发出一种对各种模型要求低、在线计算方便、控制综合效果好的新型算法。在这样的背景下，预测控制的一种，也就是动态矩阵控制（DMC）首先在法国的工业控制中得到应用。因此预测控制不是某种统一理论的产物，而是在工业实践中逐渐发展起来的。预测控制中比较常见的三种

2、算法是模型算法控制（MAC），动态矩阵控制（DMC）以及广义预测控制。本篇分别采用动态矩阵控制（DMC）、模型算法控制（MAC）进行仿真，算法稳定在消除稳态余差方面非常有效。2、控制系统设计方案2.1动态矩阵控制（DMC）方案设计图动态矩阵控制是基于系统阶跃响应模型的算法，隶属于预测控制的范畴。它的原理结构图如下图2-1所示：图2-1动态矩阵控制原理结构图2.2模型算法控制（MAC）方案设计图模型算法控制（MAC）由称模型预测启发控制（MPHC），与MAC相同也适用于渐进稳-可编辑修改-。定的线性对象，但其设计前提不是对象的阶跃响应而是其脉

3、冲响应。它的原理结构图如下图2-2所示：图2-2模型算法控制原理结构图3、模型建立3.1被控对象模型及其稳定性分析被控对象模型为0.2713z1G(z1)z410.8351z1（1）化成s域，g（s）=0.2713/（s+0.9），很显然，这个系统是渐进稳定的系统。因此该对象适用于DMC算法和MAC算法。3.2MAC算法仿真3.2.1预测模型该被控对象是一个渐近稳定的对象，预测模型表示为：yˆ(kj)gˆ(z1)u(kj1)(kj)，j=1,2,3,……,P.（2）m这一模型可用来预测对象在未来时刻的输出值，其中

4、y的下标m表示模型，也称为内部模型。（2）式也可写成矩阵形式为：Yˆ(k1)GU(k)FU(k1)m-可编辑修改-。yˆ(k1)gˆ0L0u(k)m1yˆ(k2)gˆgˆL0u(k1)m21MMMLMMyˆ(kP)gˆgˆLgˆu(kP1)mPP11gˆgˆLLLgˆu(kN1)NN120gˆLLLgˆu(kN2)N3MMLLLMM00LgˆLgˆu(k1)NP1预测误差为e(k)

5、y(k)yˆ(k)。m3.2.2参考轨迹在k时刻的参考轨迹可由其在未来采样时刻的值来描述，取一阶指数变化的形式，可写作：w(kj)(1j)yjy(k)j=1,2,3…(3)sp3.2.3MATLAB编程实现MATLAB代码见<附1>3.2.3程序流程图及仿真结果其程序的流程框图如图3-1所示：入口检测实际输出y计算控制量u(k)Yu*u*?minNYuu(k)u*u*?minmaxNuu(k)max输出控制u(k)uu(k)0移位，为下一时刻计算作准备u(Ni)u(Ni1)i1,2,N1u*u

6、(1)返回图3-1程序流程图仿真结果如图3-2所示：-可编辑修改-。图3-2仿真结果3.3DMC算法仿真3.3.1预测模型在k时刻，假定控制作用保持不变时对未来个时刻输出的初始预测值为（3-1）M个连续控制增量△u（k）,△u（k+1）,…,△u（k+M-1）作用时，未来时刻输出值：（3-2）3.3.2滚动优化在每一时刻k，要确定从该时刻起的M个控制作用增量使被控对象在起作用下未来P个时刻的输出预测值尽可能接近给定的期望值w(k+i)（i=1,2，。。。，P）.k时刻优化性能指标可取为（3-3）式中，qi,rj是加权系数，它们分别表示对跟踪

7、误差及控制量变化的抑制。3.3.3反馈校正当k时刻把控制量u(k)施加给对象时，相当于在对象输入端加上了一个幅值为△u(k)的阶跃，利用预测模型式可算出在去作用下未来时刻的输出预测值(3-4)下一时刻检测对象的实际输出与模型预测算出的输出相比较，构成输出误差：（3-5）-可编辑修改-。整个控制就是以结合反馈校正的滚动优化反复地在线进行，其算法结构如图3-3所示：dTw(k)u(k)zu(k)y(k1)p[dd]对象1Pz1ayˆ(k)yˆ(k1

8、k)ayˆ(k)1N11N1100yˆ(k)P0

9、aNsh010h1[I0]z101P*Pyˆ(k)1he(k1)N001yˆ(k1)Nyˆ(k1)corN0控制预测