隨機系統(tǒng)的控制一直以來都是控制界研究的熱點前沿之一,目前大多數(shù)的研究基于高斯線性系統(tǒng)。但實際的工業(yè)系統(tǒng)往往是非高斯的,而對于非高斯系統(tǒng),傳統(tǒng)的基于方差最小化的控制策略不再適用。與此同時,實際的控制系統(tǒng)中由于條件所限大多含有時延,一般將其看作隨機干擾在時域內(nèi)進(jìn)行研究,一般都留有冗余。這就不可避免的造成了保守性。由此,本文主要研究了含有隨機時延的非高斯非線性系統(tǒng)的控制問題,并針對當(dāng)前研究的不足在以下幾方面做出相應(yīng)的工作。1、利用隨機時延的分布信息,結(jié)合非負(fù)隨機變量的拉普拉斯變換,基于輸出期望等價原則給出了隨機時延的頻域描述方法。該相較于傳統(tǒng)的處理方法,減少了保守性與復(fù)雜度,也方便了后續(xù)的分析研究。2、對非線性非高斯隨機系統(tǒng)改進(jìn)了常規(guī)的最小熵控制方法,并將之與梯度下降法相結(jié)合提出了自適應(yīng)加權(quán)控制器。仿真結(jié)果表明新的控制方案有更好的控制效果。3、將提出的自適應(yīng)控制器應(yīng)用到半導(dǎo)體批次控制與風(fēng)力發(fā)電中最大風(fēng)能利用率控制中,檢驗自適應(yīng)控制器適用性的同時拓展這一控制律的應(yīng)用領(lǐng)域。 

【文章來源】：北京化工大學(xué)北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：81 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖２－１?—個簡單的隨機時延環(huán)節(jié)??Ｆｉｇ．?２－１?Ａ?ｓｉｍｐｌｅ?ｓｔｏｃｈａｓｔｉｃ?ｄｅｌａｙ??

?北京化工大學(xué)碩士學(xué)位論文???＝?ＶＦ７?（２－２１）??ｊ?＝?ｌ?３??上式相應(yīng)的ｚ變換為：??ＦＴ（ｚ）?＝?ｆ２ｖ＾?ｚ－ｅ＾Ｔ?（２＿２２）??Ｊ?＝?１??這里％?＝?ｔ／Ｔ。??推論２－５：事實上，不論是核密度估計還是Ｂ樣條函數(shù)逼近，得出的概率密度函??數(shù)總是會存在誤差的。這其實可以看作是一種不確定性。而這種不確定性與隨機時延??對系統(tǒng)造成的影響相比微不足道，也不再是隨機時延等效模型建立中的主要因素。因??此，在本文的討論中忽略這種不確定性的影響不再進(jìn)行額外的討論。??利用隨機時延Ｚ變換后拉普拉斯變換式（２－２２），可以得到隨機時延的等效輸出＾。??為方便控制器設(shè)計，本文統(tǒng)一地將等效隨機時延與之后接受了延遲信號的對象統(tǒng)一稱??為等效對象，如不意圖所不：??等效對象??＇?Ｎ??，?＼??Ｉ?????Ｉ??Ｉ?｜??一￣卜？等效拉悴拉斯變換?一一？紂象??＼?????／??、?／??圖２－２等效對象??Ｆｉｇ．?２－２?Ｔｈｅ?ｅｑｕｉｖａｌｅｎｔ?ｐｌａｎｔ??接下來，以一個線性連續(xù)系統(tǒng)為基礎(chǔ)具體介紹如何建立隨機時延的等效對象。假??定閉環(huán)控制系統(tǒng)如下：??ｘ?＝?Ａｘ?＋?Ｂｕ?（ｔ?—?ｒ）??（２－２３）??ｙ?＝?Ｃｘ??這里Ｔ為隨機時延，并假設(shè)其分布可由混合指數(shù)分布函數(shù)擬合：??（＾??ｐ／?．?Ｖｊ＼ｊｅ￣Ｘ）Ｘ?ｘ＞Ｑ??ｆ（ｘ）?＝?＜ｊｒｉ?（２－２４）??ｌ?０?ｘ＜０??１４??

?第二章隨機時延的處理方法研究???１２０００????．?．?＞???１００００??８０００?－??ｊＱ?，??Ｅ??呈??Ｓ＇?６０００?－??｜?Ｉ??ｕ：?４０００?■??Ｉ??２０００??〇?■?，?；???０?５０?１００?１５０?２００?２５０??Ｒａｎｄｏｍ?Ｄｅｌａｙ??圖２＿３隨機時延概率分布??Ｆｉｇ．?２－３?ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ?ｏｆ?ｒａｎｄｏｍ?ｔｉｍｅ?ｄｅｌａｙ??隨機時延的具體分布如圖２－３所示，而隨機時延等效替換法的驗證結(jié)果如圖２－４??所示。需要注意的是，這是由１０次Ｍｏｎｔｅ?Ｃａｒｌｏ模擬平均而來。??３?Ｉ?！?Ｉ?Ｉ?Ｉ?Ｉ?Ｉ??丨■…■麵Ｄｅｓｉｇｎ??Ａｃｔｕａｌ??°?１?ＭｅａｎＡ｛＾）??－４?－?－??０???Ｉ?！?Ｉ?Ｉ?Ｉ?Ｉ?Ｉ???０?０．５?１?１．５?２?２．５?３?３．５?４??ｔ（ｓ）??圖２４隨機時延等效替換法驗證結(jié)果??Ｆｉｇ．?２－４?ｖｅｒｉｆｉｃａｔｉｏｎ?ｒｅｓｕｌｔｓ?ｏｆ?ｖａｌｉｄｉｔｙ?ｏｆ?ｒａｎｄｏｍ?ｄｅｌａｙ?ｅｑｕｉｖａｌｅｎｔ?ｒｅｐｌａｃｅｍｅｎｔ?ｍｅｔｈｏｄ??１７??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3327419