复杂热工系统广义预测控制及应用软件包研究开发

复杂热工系统广义预测控制及应用软件包研究开发

论文摘要

预测控制被认为是工业过程最有前途的优化控制算法,对于复杂控制问题,预测控制技术能提供比PID控制技术更优良的控制性能,已被许多大公司嵌入到控制系统软件中,在一些大型的过程控制系统中得到应用。但预测控制在许多中小型装置中还未得到广泛应用。广义预测控制(GPC)是预测控制的一种有效方法,GPC控制实施时,控制器参数通常需要在控制前通过仿真和实时试验凑试,费时费力;按此参数实施控制也常常无法保证良好的控制效果。目前对于GPC控制器,整定方法和技术还缺乏应用研究,因而严重地限制了GPC预测方案的广泛应用。复杂热工系统是典型的复杂工业过程,具有大迟延、大惯性和时变性,常规的PID控制通常不能取得满意的控制效果。由于采用滚动优化、反馈校正,GPC对模型要求不高,控制性能较好,鲁棒性强,能有效处理约束,因此在复杂热工系统控制中具有很大的应用潜力,结合GPC参数整定方法的工程化研究,将大大增强控制效果和应用的效率。因此,复杂热工系统GPC参数整定方法的应用研究具有重要的理论意义和应用价值。在过程控制问题当中,如果过程的准确模型已知,则可以根据模型设计出完美的控制器。但是在实际应用中,要获得过程准确模型是非常困难甚至是不可能的。控制理论研究中,系统辨识是一个很活跃的研究领域,与其他领域,如高级控制算法、优化算法和信号处理等研究有很大的联系,前人已提出了许多的模型辨识算法。阶跃响应辨识由于具有实现简单,易于控制等优点,在工业生产中应用广泛。本文对基于阶跃响应的多变量系统辨识时域方法进行了研究。论文的内容共分五章。主要研究工作如下:(1)首先阐述了本文课题背景和意义,对预测控制的发展和现状进行了综述,介绍了广义预测控制在热工过程控制中的应用研究现状。提出了本文的主要工作。(2)研究了基于阶跃响应的时域辨识方法。在系统辨识过程中,耦合的闭环TITO系统分解成4个独立的开环SISO系统,对应着4个具有相同输入信号的传递函数,这样TITO系统的辨识转化成4个SISO系统的辨识。仿真结果表明这种多变量系统辨识方法是有效和实用的。这种多变量系统辩识方法优于已有的其他阶跃响应测试辨识方法。而且,在有大量测量噪声的情况下,这种方法具有很强的鲁棒性。这种方法在多变量系统辨识和控制器设计中具有广泛的应用价值。(3)通过回顾广义预测控制的发展过程,首先给出了广义预测控制的等价传递函数形式。用闭环分析的方法分析不同的设计和整定参数在控制中的作用,总结了在具体应用中,广义预测控制与许多著名的控制算法是等效的。针对控制的实施阶段参数调整困难的问题,本章在前人研究的基础上给出了GPC参数的整定方法,整定参数以外的其余设计参数赋予适当的默认值。每一种GPC参数的整定方法允许设计者仅仅通过一个参数的调整,就能在较大的范围内改变系统的闭环响应。通过大量仿真证明了理论分析结果的正确性,并证明了对于比较大的过程参数变化,广义预测控制具有使过程闭环特性一致的能力,因此鲁棒性较好。(4)基于C++ Builder,将上述模型辨识方法、GPC参数整定方法集成起来,初步研究开发了适于中小型装置工业应用的GPC应用软件包。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 第一章 绪论
  • 1.1 课题背景与意义
  • 1.2 预测控制的研究现状
  • 1.2.1 发展概况
  • 1.2.2 研究现状
  • 1.3 预测控制在热工控制中的应用研究现状
  • 1.3.1 热工过程对象的特点及其控制中存在的问题
  • 1.3.2 预测控制在热工控制中的应用
  • 1.4 本文的主要工作
  • 第二章 基于阶跃响应的系统模型时域辨识方法
  • 2.1 辨识方法概述
  • 2.2 TITO系统的分解
  • 2.3 时域辨识算法
  • 2.4 辨识过程和步骤
  • 2.5 时域辨识仿真实例
  • 第三章 广义预测控制器的分析与参数整定
  • 3.1 概述
  • 3.2 广义预测控制控制算法
  • 3.2.1 ARIMAX过程模型
  • 3.2.2 预测控制律的标准形式
  • 3.2.3 输出预测
  • 3.2.4 多步代价函数的最小化
  • 3.2.5 广义预测控制的一般等价线性形式
  • 3.2.6 闭环传递函数
  • 3.2.7 广义预测控制律与其它控制律的关系
  • 3.3 GPC的参数整定策略
  • 3.3.1 基于输出时域的参数整定策略
  • 3.3.2 基于控制量权重的参数整定策略
  • 3.3.3 基于欠整定模型跟随的整定策略
  • 3.4 根轨迹仿真分析
  • 3.5 设计方法的仿真验证
  • 附录1
  • 附录2
  • 附录3
  • 第四章 应用软件包设计与研究开发
  • 4.1 概述
  • 4.2 编程语言和开发工具的选择
  • 4.3 预测控制软件包的设计
  • 4.4 软件包应用实例
  • 4.4.1 单变量系统仿真实例
  • 4.4.2 多变量系统仿真实例
  • 4.5 小结
  • 第五章 结论
  • 5.1 本文的主要工作及贡献
  • 5.2 需要进一步进行的工作
  • 参考文献
  • 致谢
  • 攻读学位期间所参加的科研工作和发表的学术论文
  • 学位论文评阅及答辩情况表
  • 相关论文文献

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