多温区测控系统的自适应PSD算法研究

论文摘要

随着科学技术和生产力的不断发展,在实际工业生产过程中受控对象机理越来越复杂,表现出如下一些特征:多输入多输出、时变性、强耦合、时滞性、高指标要求等特点。此类复杂系统和对象,由于难以建立精确数学模型,使得传统控制理论很难应用,甚至不能控制。这就要求在控制中,控制不仅不依赖于对象数学模型,并且能够在线自调整,以满足实时控制的要求。在众多具有以上特性的对象中,多温区温控系统无疑是一种较为典型的此类对象。该对象不仅具有参数不确定的特性,而且由于其本身的“多温区”特点,温区间往往存在较强的耦合。因此鉴于多温区温控系统滞后、强耦合、模型不确定的特性,针对传统PSD算法所存在的不足之处,本文重点研究了一种能够克服滞后,且不依赖于精确模型的自适应PSD算法。本文在单温区滞后温度对象中对该算法进行了研究,提出了一定的改进措施,并通过大量的仿真证明了所提出算法的有效性。同时,本文将PSD算法在一多温区温控系统中作了推广。传统的PSD算法所具有的易于工程实现的特点和神经网络在非模型控制上所具有的优势,二者的结合对模型不确定性对象的控制是一个好的方法。本论文即结合二者之优点,提出了一种PSD网络算法的结构。并比较了现有的几种PSD网络控制器的结构特点,从理论上阐述了PSD网络算法的优势所在。最后,在所建立的多温区测控系统模型基础上,针对模型的大滞后、强耦合这个特点,将PSD网络解耦控制算法应用到该对象中,给出了算法的实现步骤。仿真结果表明,所提PSD网络算法不仅具有PSD算法的能克服对象的滞后、参数时变且简单易行的特性,而且具有一定的解耦能力。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 研究背景及意义
• 1.2 国内外研究现状
• 1.3 研究内容及论文安排
• 第二章 多温区测控系统组成及特征分析
• 2.1 多温区测控系统介绍
• 2.2 多温区测控系统模型及对象特征分析
• 2.2.1 多温区测控系统模型的确立
• 2.2.2 多温区测控系统机理模型特征分析
• 2.3 多温区测控系统耦合分析
• 2.3.1 多温区测控系统耦合机理分析
• 2.3.2 多温区测控系统耦合模型分析
• 2.4 本章小结
• 第三章 单温区中自适应 PSD算法研究
• 3.1 克服对象滞后特性的一般控制方法
• 3.1.1 Smith预估控制
• 3.1.2 达林（Dahlin）算法
• 3.1.3 仿真分析
• 3.2 自适应 PSD算法原理及其稳定性分析
• 3.2.1 自适应 PSD算法原理
• 3.2.2 自适应 PSD算法实现
• 3.2.3 PSD控制器的闭环特性和算法稳定性分析
• 3.3 自适应 PSD算法设计中所涉及的问题及改进方法
• 3.3.1 PSD算法设计中所存在的问题
• 3.3.2 自适应 PSD算法的改进方法
• 3.4 一种改进的自适应 PSD算法及仿真分析
• 3.4.1 改进的PSD算法原理
• 3.4.2 算法仿真分析
• 3.5 本章小结
• 第四章 多温区测控系统中PSD算法研究
• 4.1 引言
• 4.1.1 多变量系统控制方法的提出
• 4.1.2 多变量系统中解耦方法分类
• 4.1.3 PSD网络解耦方法分类
• 4.2 PSD网络算法原理
• 4.2.1 PSD网络控制器结构及原理
• 4.2.2 PSD网络的输入、输出关系
• 4.2.3 PSD网络参数的计算方法
• 4.2.4 PSD网络初始权值的确定原则
• 4.2.5 算法实现
• 4.3 PSD网络算法仿真分析
• 4.4 本章小结
• 第五章 总结和展望
• 5.1 论文工作的总结
• 5.2 后续工作的展望
• 参考文献
• 附录
• 致谢
• 攻读硕士学位期间科研及论文完成情况