本文選題：分布參數(shù)系統(tǒng) + PCA主元分析　； 參考：《太原科技大學(xué)》2015年碩士論文

【摘要】：管式反應(yīng)器體積龐大、內(nèi)部溫度高以及工況復(fù)雜,傳統(tǒng)的基于集總參數(shù)模型的控制方法無法滿足現(xiàn)代工業(yè)的高精度溫控要求。如何基于分布參數(shù)系統(tǒng)模型精確控制催化反應(yīng)的溫度成為滿足管式催化反應(yīng)要求的關(guān)鍵問題。本文首先給出了催化棒-管式催化反應(yīng)過程的PDE方程,針對(duì)分布參數(shù)系統(tǒng)無限維本質(zhì)特點(diǎn),研究了基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的時(shí)空分離方法,采用PCA主元分析法進(jìn)行時(shí)空分解同時(shí)降低模型維數(shù),得到降維后的系統(tǒng)時(shí)間輸出。然后,運(yùn)用遞推最小二乘法辨識(shí)出系統(tǒng)的ARX耦合模型,并采用多變量廣義預(yù)測控制方法實(shí)現(xiàn)了控制器的設(shè)計(jì),達(dá)到對(duì)溫度的有效控制。由于多變量廣義預(yù)測控制設(shè)計(jì)的復(fù)雜性,論文進(jìn)一步對(duì)ARX耦合模型進(jìn)行簡化,辨識(shí)出解耦的ARX模型,將MIMOARX模型解耦為多個(gè)SISOARX模型,并設(shè)計(jì)了單變量廣義預(yù)測控制器,更好地達(dá)到了設(shè)定的溫度控制目標(biāo),簡化了預(yù)測控制器的設(shè)計(jì)。仿真結(jié)果表明,對(duì)于弱非線性的分布參數(shù)系統(tǒng),采用3個(gè)以上主元的PCA降維方法能夠得到系統(tǒng)99%以上的能量；同時(shí),采用廣義預(yù)測控制進(jìn)行ARX耦合模型和解耦模型的控制；能夠?qū)崿F(xiàn)分布參數(shù)系統(tǒng)的控制�；诙鄠�(gè)SISO解耦模型,有利于提高控制精度,簡化控制器的設(shè)計(jì)。
[Abstract]:Because of its large volume, high internal temperature and complex operating conditions, the traditional control method based on lumped parameter model can not meet the requirement of high precision temperature control in modern industry. How to accurately control the temperature of catalytic reaction based on distributed parameter system model has become the key problem to meet the requirements of tubular catalytic reaction. In this paper, the PDE equation of catalytic rod-tube catalytic reaction process is first given. According to the nature of infinite dimension of distributed parameter system, a data-driven spatio-temporal separation method is studied. The PCA principal component analysis method is used to decompose time and space and reduce the dimension of the model, and the output of system time after dimension reduction is obtained. Then, the ARX coupling model of the system is identified by recursive least square method, and the multivariable generalized predictive control method is used to realize the design of the controller, which can effectively control the temperature. Because of the complexity of the design of multivariable generalized predictive control, the paper further simplifies the ARX coupling model, identifies the decoupled ARX model, decouples the MIMOARX model into multiple SISOARX models, and designs a univariable generalized predictive controller. The temperature control target is better achieved and the design of predictive controller is simplified. The simulation results show that for weakly nonlinear distributed parameter systems, more than 99% of the energy can be obtained by using the PCA dimensionality reduction method with more than three principal components, and the generalized predictive control is used to control the ARX coupling model and the decoupling model. The distributed parameter system can be controlled. Based on multiple SISO decoupling models, the control accuracy is improved and the controller design is simplified.
【學(xué)位授予單位】：太原科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TQ032.4

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本文編號(hào)：1816847