發(fā)布時間：2017-09-28 14:37

  本文關(guān)鍵詞：基于LPV模型非線性預(yù)測控制的精細化建模及精確求解

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【摘要】：工業(yè)過程中,模型預(yù)測控制(Model predictive control, MPC)是先進控制策略中應(yīng)用最成功的一種。針對工作范圍比較寬、強非線性、設(shè)定值變化比較大的系統(tǒng),則需要采用非線性預(yù)測控制讓系統(tǒng)達到品質(zhì)要求。為了提高非線性模型預(yù)測控制器的的控制性能,控制器的設(shè)計往往需要一個精確的非線性模型。工程上的多模型方法是一種簡單有效的建模方法,本文選擇多模型方法之一的LPV(Linear varying parameters)模型作為預(yù)測模型。然而目前LPV模型中工作點的設(shè)置基本是憑經(jīng)驗的、缺乏系統(tǒng)的方法指導(dǎo)。而且即使具有精確的非線性模型,基于多模型非線性預(yù)測控制器的設(shè)計也很復(fù)雜,優(yōu)化的在線計算量大、求解困難。本文針對LPV模型的非線性預(yù)測控制,從模型和優(yōu)化算法兩方面考慮,分別提出了基于gap metric的精細化建模方法及基于內(nèi)點法的變工況的非線性模型預(yù)測控制(Nonlinear model predictive control,簡稱NMPC)。本文的主要貢獻包含如下：(1)針對目前LPV模型中工作點選擇的隨意性,提出一種基于gap metric構(gòu)建LPV模型的方法。該方法利用gap metric作為非線性的度量工具,定量分析系統(tǒng)的非線性程度,從而選擇合適的控制策略,并且在gap metric的指導(dǎo)下分解系統(tǒng)的操作空間,合理配置LPV模型的工作點。(2)針對NMPC的在線滾動優(yōu)化的計算量比較大,操作區(qū)域的劃分將會直接影響算法的控制性能和實時性。將上述合理配置工作點的LPV模型與等間距工作點的LPV模型在開環(huán)仿真和閉環(huán)響應(yīng)兩方面進行比較,用Skogestad提出的精餾塔LV模型驗證了基于gap metric構(gòu)建LPV模型的有效性。得到的低階LPV模型能夠更準確地逼近真實系統(tǒng),也加快了NMPC的求解速度。(3)求解LPV模型的非線性預(yù)測控制常用的優(yōu)化算法是多步線性化方法,針對這種算法需要沿著操作軌跡解決多個QP優(yōu)化問題、算法耗時較長的缺點,提出了利用內(nèi)點算法求解LPV非線性控制優(yōu)化命題。這種方法不需要線性化處理,基于LPV模型全聯(lián)立直接求解,求解精度高。用連續(xù)攪拌釜的實例,驗證了內(nèi)點法能縮短系統(tǒng)的過渡過程、減少資源消耗,特別是在大范圍變工況下,明顯地提高了系統(tǒng)的控制品質(zhì)。
【關(guān)鍵詞】：非線性預(yù)測控制 線性變參數(shù)模型 非線性度量 內(nèi)點法
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：O231
【目錄】：

• 致謝5-7
• 摘要7-9
• Abstract9-14
• 1. 緒論14-26
• 1.1 引言14-15
• 1.2 預(yù)測控制原理及特點15-17
• 1.2.1 預(yù)測模型16
• 1.2.2 滾動優(yōu)化16-17
• 1.2.3 反饋校正17
• 1.3 非線性預(yù)測控制發(fā)展狀況17-21
• 1.3.1 發(fā)展現(xiàn)狀18-20
• 1.3.2 NMPC研究方法20-21
• 1.4 多模型及優(yōu)化21-23
• 1.4.1 多模型NMPC21-22
• 1.4.2 優(yōu)化方法及求解器22-23
• 1.5 本文研究內(nèi)容23-26
• 2. 基于gap metric的LPV模型工作點的配置26-44
• 2.1 基于gap metric構(gòu)建LPV模型算法26-27
• 2.2 用gap metric確定系統(tǒng)非線性程度27-33
• 2.2.1 系統(tǒng)的圖及互質(zhì)分解27-29
• 2.2.2 Gap metric及非線性度量29-33
• 2.3 利用gap metric的系統(tǒng)分解33-34
• 2.4 精餾塔實例的算法仿真34-42
• 2.4.1 精餾塔LV運行模型34-39
• 2.4.2 算法仿真39-42
• 2.5 本章小結(jié)42-44
• 3. 操作軌跡LPV模型精度分析44-64
• 3.1 引言44
• 3.2 構(gòu)建LPV模型44-49
• 3.2.1 確定權(quán)重函數(shù)44-47
• 3.2.2 工作點線性化47-48
• 3.2.3 LPV模型結(jié)構(gòu)48-49
• 3.3 LPV模型的開環(huán)仿真49-54
• 3.3.1 等間距工作點LPV49-51
• 3.3.2 合理工作點LPV51-52
• 3.3.3 模擬仿真52-54
• 3.4 基于LPV模型的NMPC54-62
• 3.4.1 預(yù)測模型55-56
• 3.4.2 NMPC控制器56-60
• 3.4.3 仿真驗證60-62
• 3.5 本章小結(jié)62-64
• 4. 基于內(nèi)點法的變工況NMPC64-82
• 4.1 引言64
• 4.2 NMPC控制器64-68
• 4.2.1 內(nèi)點法的基本思想65-66
• 4.2.2 NMPC命題66-68
• 4.2.3 系統(tǒng)性能指標68
• 4.3 CSTR仿真控制68-80
• 4.3.1 CSTR系統(tǒng)68-70
• 4.3.2 變工況NMPC70-80
• 4.4 本章小結(jié)80-82
• 5. 結(jié)論與展望82-84
• 5.1 結(jié)論82-83
• 5.2 展望83-84
• 參考文獻84-92
• 作者簡介及在學(xué)期間所取得的科研成果92

【參考文獻】

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本文編號：936417