資料介紹
本文提出了一種針對Hammerstein 模型的預測控制策略。該策略將Hammerstein
模型中的無記憶非線性靜態(tài)增益環(huán)節(jié),改進成易于由中間變量求取控制量的環(huán)節(jié),避免了求解高階方程根的困難,又對線性環(huán)節(jié)采用線性系統(tǒng)的廣義預測控制。由于引入了廣義預測控制中多步預測的思想,抗噪聲的能力顯著提高。仿真結(jié)果驗證了該策略的有效性。
在過去十幾年中,基于線性模型的預測控制(簡稱MPC)已成為普遍的控制策略之一。對
于一系列工業(yè)過程(特別是煉油工業(yè)),有過許多成功應(yīng)用的報導。然而,許多重要的工業(yè)過程本質(zhì)上是非線性的,因此,對于這類過程,除非線性調(diào)節(jié)器的參數(shù)整定得很保守,否則控制品質(zhì)將會顯著惡化。有鑒于此,對于大部分的非線性過程,必須采用非線性預測控制。將MPC 與非線性模型相結(jié)合是一種控制非線性過程的有效方法。在文獻中,已報導了許多非線性模型[1-5],在這一系列非線性模型中,Hammerstein 模型是最簡單的一種。它在工業(yè)實際過程中可以很好的描述一大類非線性系統(tǒng),如蒸餾塔、熱交換器、PH 中和過程等等。許多學者提出了基于Hammerstein 模型的非線性模型預測控制,對Hammerstein 模型進行了預測控制和分析[1-4]。總觀這些控制方法,都是將整個控制系統(tǒng)分解成線性和非線性兩部分考慮,
在線性部分中,由不同預測方法求出中間變量,然后在根據(jù)靜態(tài)非線性部分的特點,采用各種求取方程根的方法,最終求出控制量。
本文對一類簡單的Hammerstein 模型進行預測控制研究。針對具有Hammerstein 模型特
點的非線性對象的線性動態(tài)環(huán)節(jié)采用了線性模型廣義預測控制,求得中間變量。非線性靜態(tài)增益環(huán)節(jié)經(jīng)過改進,可以很容易的求得系統(tǒng)的控制量,而不需要考慮高次方程的求根問題,避免了解高階方程根的困難,大大減少了計算量。仿真研究證實了算法的有效性。
模型中的無記憶非線性靜態(tài)增益環(huán)節(jié),改進成易于由中間變量求取控制量的環(huán)節(jié),避免了求解高階方程根的困難,又對線性環(huán)節(jié)采用線性系統(tǒng)的廣義預測控制。由于引入了廣義預測控制中多步預測的思想,抗噪聲的能力顯著提高。仿真結(jié)果驗證了該策略的有效性。
在過去十幾年中,基于線性模型的預測控制(簡稱MPC)已成為普遍的控制策略之一。對
于一系列工業(yè)過程(特別是煉油工業(yè)),有過許多成功應(yīng)用的報導。然而,許多重要的工業(yè)過程本質(zhì)上是非線性的,因此,對于這類過程,除非線性調(diào)節(jié)器的參數(shù)整定得很保守,否則控制品質(zhì)將會顯著惡化。有鑒于此,對于大部分的非線性過程,必須采用非線性預測控制。將MPC 與非線性模型相結(jié)合是一種控制非線性過程的有效方法。在文獻中,已報導了許多非線性模型[1-5],在這一系列非線性模型中,Hammerstein 模型是最簡單的一種。它在工業(yè)實際過程中可以很好的描述一大類非線性系統(tǒng),如蒸餾塔、熱交換器、PH 中和過程等等。許多學者提出了基于Hammerstein 模型的非線性模型預測控制,對Hammerstein 模型進行了預測控制和分析[1-4]。總觀這些控制方法,都是將整個控制系統(tǒng)分解成線性和非線性兩部分考慮,
在線性部分中,由不同預測方法求出中間變量,然后在根據(jù)靜態(tài)非線性部分的特點,采用各種求取方程根的方法,最終求出控制量。
本文對一類簡單的Hammerstein 模型進行預測控制研究。針對具有Hammerstein 模型特
點的非線性對象的線性動態(tài)環(huán)節(jié)采用了線性模型廣義預測控制,求得中間變量。非線性靜態(tài)增益環(huán)節(jié)經(jīng)過改進,可以很容易的求得系統(tǒng)的控制量,而不需要考慮高次方程的求根問題,避免了解高階方程根的困難,大大減少了計算量。仿真研究證實了算法的有效性。
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