论文摘要
随机系统控制是控制理论与应用领域重要的也是基本的问题之一。传统的随机系统控制思想是控制随机系统输出的均值和方差等统计特性,主要适用于高斯随机过程。近些年来,控制系统的概率密度函数(PDF)成为随机系统控制的一种新方法。本文研究的随机分布控制即对一般随机系统控制其输出PDF形状,这种控制主要优点是能够解决非高斯系统控制问题,而高斯系统的控制是其中的一种特殊性形式,所以更具有一般性。本文针对一种新的性能指标的建立、控制算法实现和应用举例进行了深入研究,涉及到动态随机系统许多基本问题,包括动态随机系统的起源、背景、意义、建模、控制、系统分析等等。在本文中,主要的研究工作有：(1)将Parzen窗引入到以Renyi’s熵函数中,得到一种新的性能指标函数,利用偏微分方程对该性能指标求偏导,根据系统梯度修正原理,修正PID参数,同时使得熵值最小,得到一种新的控制算法。为了验证该算法的可行性,运用仿真的方法进行说明。仿真分两种情况进行：系统中存在高斯干扰信号与非高斯干扰信号。当系统中存在小幅值高斯干扰信号时,运用传统的PID控制器尚能实现控制目的,但运用本文中提出的控制算法可优化控制器参数,能得到更好的控制效果。当系统中存在大幅值高斯干扰信号时,传统的PID控制器控制效果比较差,甚至不能控制,而借助本论文中提出的控制算法能够实现控制目的。当系统中存在非高斯干扰信号时,同样,传统的PID控制器控制效果比较差,甚至不能控制,而借肋本论文中提出的控制算法能够实现控制目的。为了充分说明仿真效果,我们得出了系统输出跟踪给定图、熵值曲线图、参数修正图以及输出分布三维图,通过分析得出：系统输出信号能够基本跟踪给定信号,熵值随着参数的不断修正,变得越来越小,并趋于稳定,输出分布符合预期达到的效果。(2)应用本文中提到的控制算法到工业加热炉炉膛温度控制系统,以验证本算法的实用性。主要研究了加热炉炉膛温度分布,当系统中存在非高斯干扰信号时,由于炉膛温度输出分布可以用一种非高斯分布的PDF表示,应用本控制算法,使得输出跟踪给定。同样,从分析输出跟踪给定、熵值曲线、参数修正曲线以及输出三维图,可知,本文中提出的这种新的控制算法具有很好的实用性。