本文選題：電加熱爐 + 預測函數(shù)控制　； 參考：《杭州電子科技大學》2017年碩士論文

【摘要】：溫度控制系統(tǒng)是一個大范圍工況、大時滯、非線性的過程,但是傳統(tǒng)的控制器很難達到工業(yè)控制的要求,從而需要研究新的方法去解決這些難題。多模型結(jié)構(gòu)是通過把全局模型分化為一系列的局部模型,利用系統(tǒng)中的局部線性特征可以很好的解決大工況范圍造成的非線性的問題。預測函數(shù)控制作為一種新型的控制算法,能夠根據(jù)模型預測未來系統(tǒng)變化的趨勢,對未來的變化趨勢做出相應(yīng)的改變,并且這種控制算法的計算量小很適合在實時的控制領(lǐng)域,魯棒性能強能很好的克服系統(tǒng)的干擾,同時對時間滯后的環(huán)節(jié)也表現(xiàn)出很好的控制性能。如果把兩者的優(yōu)點相結(jié)合起來能夠?qū)I(yè)控制的發(fā)展起到推進作用。本文主要是針對電加熱爐中溫度如何快速穩(wěn)定的達到設(shè)定的工作點,而做了以下方面的研究。第一點,針對電加熱爐的大工況范圍和非線性的特點,把工作范圍按照溫度的區(qū)域進行劃分,在局部的工作范圍內(nèi)建立的局部線性模型,從而把非線性系統(tǒng)轉(zhuǎn)為了局部的線性系統(tǒng)。根據(jù)劃分好的局部線性模型設(shè)計相應(yīng)工作范圍內(nèi)的預測函數(shù)控制器,并把Smith預估器引入到控制器的設(shè)計中減小了時間滯后的問題,最后當溫度跨過不同的工作區(qū)間時,利用多模型的切換思想進行控制器間的切換。通過把此方法用在電加熱爐的控制,并獲得了較好的控制效果。第二點,在對局部模型進行建模時利用整數(shù)階模型并不能反應(yīng)局部模型的特性,因此提出了一種分數(shù)階模型的擬合。通過分數(shù)階的Oustaloup數(shù)值方法把分數(shù)階模型轉(zhuǎn)換為高階的整數(shù)階模型,從而通過預測函數(shù)設(shè)計局部模型的狀態(tài)空間控制器,最后通過各個模型的當前誤差確定每個模型的加權(quán)系數(shù),從而得到多模型下的控制量。利用此方法在電加熱爐中,通過實驗的數(shù)據(jù)分析,表明了多模型的預測函數(shù)控制能夠很好的處理此類問題。
[Abstract]:The temperature control system is a large scale, time-delay, nonlinear process, but the traditional controller is difficult to meet the requirements of industrial control. Therefore, it is necessary to study new methods to solve these problems. The multi model structure is divided into a series of local models by using the global model, and the local linear features in the system can be used. The predictive function control, as a new control algorithm, can predict the future trend of the system change according to the model, and make the corresponding change in the future change trend according to the model, and the calculation of this control algorithm is very small and is very suitable for the real time control field, and the robust performance is strong. It is good to overcome the interference of the system, and also to show good control performance for the time lag link. If the advantages of both of the two can be combined to promote the development of industrial control. This paper is mainly aimed at the speed and stability of the temperature in the electric heating furnace to achieve the set work point, and do the following research. The first point is to divide the working range according to the region of the temperature and the local linear model set up in the local working range, so as to turn the nonlinear system into a local linear system, and to design the corresponding working range according to the good local linear model. The function controller is predicted, and the Smith predictor is introduced into the controller design to reduce the time lag. In the end, when the temperature crosses the different working intervals, the multi model switching idea is used to switch the controller. By using this method in the control of the electric heating furnace, a better control effect is obtained. Second points are obtained. In modeling the local model, the integer order model can not be used to respond to the characteristics of the local model, so a fractional order model is proposed. The fractional order model is converted to a higher order integer model by the fractional order Oustaloup numerical method, and the state space controller of the local model is designed by the predictive function. Then the weight coefficient of each model is determined by the current error of each model, and the control quantity under the multi model is obtained. By using this method in the electric heating furnace, the experimental data analysis shows that the multi model predictive function control can deal with such problems well.
【學位授予單位】：杭州電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP273

【參考文獻】

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本文編號：2064032