基于T-S模糊模型的简化动态矩阵控制

论文摘要

为了实现对非线性时变对象的高质量控制，将模糊辨识与预测控制相结合，提出了基于T-S模糊模型的简化动态矩阵控制（SDMC）方法并给出了相应的算法。该算法以T-S模糊辨识为基础，提高了对复杂对象输出预测的能力，有利于提高预测算法的稳定性和鲁棒性。采用简化的动态矩阵控制方式，实现简单，提高了运算速度，易于在线调整。应用该方法对电厂主汽温对象进行了仿真研究，结果表明所提出的基于T-S模糊模型的简化动态矩阵控制方法是很有效的，对工况变化具有良好的适应性，且控制量变化平稳，具有较高的工程实用价值。

论文目录

• 中文摘要
• 英文摘要
• 第一章 绪论
• 1.1 模糊系统概述
• 1.2 预测控制理论概述
• 1.3 模糊预测控制原理及其实现形式
• 1.3.1 基于模糊决策理论的模糊预测控制
• 1.3.2 模糊控制与预测控制的外在结合
• 1.3.3 基于模糊模型的预测控制
• 1.4 基于T-S模糊模型的预测控制
• 1.5 论文的主要工作
• 第二章 T-S模糊模型及模糊辨识
• 2.1 T-S模糊模型的一般结构
• 2.2 T-S模糊模型的辨识与建模
• 2.3 零阶T-S模糊模型启发式辨识方法
• 2.3.1 输入论域的划分
• 2.3.2 模糊规则的启发式生成
• 2.4 辨识举例
• 第三章 简化的单变量动态矩阵控制算法
• 3.1 基本的单变量动态矩阵控制算法
• 3.1.1 算法简介
• 3.1.2 参考轨迹
• 3.2 简化的DMC算法（SDMC）
• 3.3 简化的DMC算法的内模结构及其特性
• 3.4 简化算法的仿真研究
• 3.4.1 一阶系统仿真
• 3.4.2 二阶系统仿真
• 3.4.3 高阶系统仿真
• 3.4.4 非最小相位系统仿真
• 3.4.5 仿真参数整定
• 3.4.6 简化的DMC算法与一般DMC算法的比较
• 3.5 本章小结
• 第四章 基于T-S模糊模型的简化动态矩阵控制
• 4.1 系统结构与原理
• 4.2 被控对象近似阶跃响应模型的模糊辨识
• 4.3 主汽温对象的模糊辨识
• 4.4 基于T-S模糊模型的简化动态矩阵控制在主汽温对象中的应用
• 4.5 仿真结果
• 4.5.1 设定值扰动实验
• 4.5.2 外部扰动实验
• 4.5.3 升降负荷扰动实验
• 4.5.4 算法鲁棒性验证
• 4.6 本章小结
• 第五章 结束语
• 5.1 本文所取得的研究成果
• 5.2 后续工作展望
• 参考文献
• 致谢
• 在学期间发表论文和参加科研情况