基于RBF-ARX模型的非线性系统建模和预测控制在磁悬浮系统中的应用

论文摘要

随着城市化水平的提高,不少城市都在兴建地铁,然而由于其造价过于昂贵,决策者其实可以考虑磁悬浮列车。实际上,磁悬浮技术除了应用在磁悬浮列车上之外,在磁悬挂天平、磁悬浮轴承、磁悬浮电机等领域也大有所为。但是磁悬浮系统的非线性、开环不稳定、不确定性等特点使得其不容易控制,探索一种精确、实用的控制方法是很有研究价值的。本论文对实验室一套二自由度的吸浮式磁悬浮设备展开研究,首先介绍了磁悬浮的研究现状,在介绍了磁悬浮系统的物理模型、RBF-ARX模型、LQR原理和预测控制原理等基础知识之后,利用PID控制器对系统进行初步控制,采集得到全局动态输入输出数据,据此计算得出磁悬浮系统的RBF-ARX模型,然后进一步利用LQR控制器对系统进行实时控制,最后,利用磁悬浮系统RBF-ARX模型的状态空间表达形式,设计了预测控制策略,仿真运行并完成论文。论文中涉及到了很多参数的选取,本文中对各参数的选取和优化策略都给出了详细说明,有的是根据理论得出,有的是经过反复调试得出,一切工作都是为了得到更好的实际控制效果或者仿真结果服务。最终的结果表明,RBF-ARX模型对磁悬浮系统有非常好的描述能力；而基于RBF-ARX模型的LQR控制器在实时控制中取得了优异的效果,对磁悬浮系统的稳态和动态都有很好的控制效果；在预测控制的仿真中也验证了基于RBF-ARX模型的预测控制器具有很好的性能。希望本文能对实际工业控制过程起到抛砖引玉的作用,并将这种优秀的模型应用到更多的实际工业系统当中去。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 磁悬浮技术概述
• 1.1.1 国外研究和发展概况
• 1.1.2 国内研究和发展概况
• 1.1.3 磁悬浮技术的应用
• 1.2 论文的研究背景及意义
• 1.2.1 研究背景
• 1.2.2 研究意义
• 1.3 本论文的章节安排
• 第二章 磁悬浮控制系统各部分的分析
• 2.1 磁悬浮装置
• 2.1.1 磁悬浮装置的结构及工作原理
• 2.1.2 磁悬浮系统的物理建模
• 2.2 RBF-ARX模型的简介
• 2.2.1 RBF神经网络及ARX模型的结构
• 2.2.2 RBF-ARX模型
• 2.3 LQR最优调节器原理
• 2.4 预测控制的简介
• 2.4.1 预测控制的基本原理
• 2.4.2 广义预测控制
• 2.5 小结
• 第三章 基于RBF-ARX模型的磁悬浮实时控制
• 3.1 RBF-ARX模型的辨识
• 3.1.1 磁悬浮系统的RBF-ARX模型结构
• 3.1.2 RBF-ARX模型的参数辨识和优化
• 3.2 磁悬浮的RBF-ARX模型
• 3.2.1 数据采样
• 3.2.2 磁悬浮RBF-ARX模型的建立
• 3.3 基于RBF-ARX模型的LQR实时控制
• 3.3.1 LQR控制器的设计
• 3.3.2 LQR控制器框架的搭建
• 3.3.3 LQR控制器控制效果分析
• 3.4 小结
• 第四章 基于RBF-ARX模型的磁悬浮预测控制
• 4.1 基于RBF-ARX模型的预测控制器的设计
• 4.1.1 磁悬浮系统RBF-ARX模型的状态空间描述
• 4.1.2 磁悬浮系统预测控制器的设计
• 4.1.3 预测控制器参数的选择
• 4.2 基于RBF-ARX模型预测控制器的仿真
• 4.3 小结
• 第五章 工作总结与展望
• 5.1 本文的工作
• 5.2 今后的研究方向
• 参考文献
• 致谢
• 攻读学位期间主要的研究成果