无模型自适应控制方法及其应用研究

论文摘要

无模型控制方法是一种无需建立过程模型的自适应控制方法。与传统的基于模型的控制方法相比,无模型控制既不是基于模型也不是基于规则,它是一种基于信息的控制方法。无模型控制器作为一种先进的控制策略,具有很强的参数自适应性和结构自适应性。基于以上背景,提出了无模型控制器在工业中的应用研究这一课题,论文主要工作如下:首先,针对无模型控制器在工业被控对象中的应用做了大量的仿真研究,并将其与模糊控制器的效果进行了对比。仿真结果表明,无模型控制器具有良好的抗干扰能力、参数自适应性和结构自适应性。第二,提出了一种改进的无模型控制算法,即在准则函数中加入系统输出斜率的加权项。然后针对以电液伺服系统为代表的积分非自稳系统,给出了一种基于改进算法的双闭环反馈控制系统设计。仿真实验表明该算法具有良好的控制性能,与常规的无模型控制器相比具有更好地动态性能性和鲁棒性能。第三,结合仿人智能控制（Human-simulated Intelligent Control,HSIC）的控制策略,提出了一种对无模型控制进行优化的设计方案。即:仿人智能控制位于控制器的上层,下层并列放置两个分别基于改进算法和常规算法的无模型控制器。经过在线提取系统动态过程的特征信息,利用仿人智能控制策略进行启发和直觉推理,从两套无模型控制器中选择一个合适的控制器作为有效控制器。由于MFAC控制本身具有较强的鲁棒性,当仿人智能控制切换控制算法时,系统的输出曲线上没有任何切换的痕迹,非常光滑。仿真结果表明了基于仿人智能控制的无模型控制（HIS-MFAC）方案具有良好的动态性能和鲁棒性,它在抑制超调的同时,也兼顾了快速性。HIS-MFAC能够满足设计时对控制系统跟踪性能与快速性的要求,为其应用于工业现场奠定了基础。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 课题背景与选题意义
• 1.1.1 自动控制理论概述
• 1.1.2 目前存在的主要问题
• 1.2 国内外研究现状
• 1.2.1 无模型控制方法的定义与分类
• 1.2.2 无模型自适应控制的发展现状
• 1.3 论文的主要工作
• 第二章 无模型控制器的设计
• 2.1 无模型控制系统的数学描述
• 2.1.1 非线性系统的非参数模型
• 2.1.2 紧格式线性化
• 2.1.3 偏格式线性化
• 2.1.4 全格式线性化
• 2.2 基于紧格式线性化的无模型控制器设计
• 2.2.1 控制律算法
• 2.2.2 伪偏导数估计算法
• 2.2.3 无模型控制器算法
• 2.2.4 无模型控制器的稳定性与收敛性
• 2.3 控制器参数的选择及其对系统性能的影响
• 2.4 其他形式的无模型控制器
• 2.4.1 基于偏格式线性化的无模型自适应控制
• 2.4.2 基于全格式线性化的无模型自适应控制
• 第三章 无模型控制器的仿真研究
• 3.1 概述
• 3.2 线性系统的无模型控制器设计
• 3.2.1 常规线性系统
• 3.2.2 无模型控制器设计
• 3.2.3 模糊控制器设计
• 3.2.4 仿真结果分析
• 3.2.5 参数对无模型控制器的影响
• 3.3 时延被控对象的无模型控制器设计
• 3.3.1 概述
• 3.3.2 罩式退火炉的数学模型
• 3.3.3 基于无模型控制器的炉温控制设计
• 3.3.4 仿真实验
• 3.4 基于偏格式线性化的无模型自适应控制方案
• 3.5 小结
• 第四章 无模型控制器的改进算法
• 4.1 无模型控制器的改进算法
• 4.1.1 一种新的控制律准则函数
• 4.1.2 控制律改进算法的推导
• 4.1.3 改进的无模型控制算法
• 4.1.4 改进算法的稳定性分析
• 4.2 电液伺服系统
• 4.2.1 电液伺服控制系统概述
• 4.2.2 电液伺服系统的建模
• 4.2.3 电液伺服系统的常用控制策略
• 4.3 基于无模型控制改进算法的电液伺服控制系统设计
• 4.3.1 基于无模型控制改进算法的电液伺服控制系统设计
• 4.3.2 仿真实例
• 4.4 小结
• 第五章 基于仿人智能的无模型控制方案
• 5.1 无模型控制器的优化问题
• 5.2 仿人智能控制
• 5.2.1 仿人智能控制概述
• 5.2.2 仿人智能控制的广义数学模型
• 5.3 基于仿人智能的无模型控制方案
• 5.4 仿真实例
• 5.5 小结
• 结论与展望
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间发表的论文
• 致谢
• 个人简介