本文關(guān)鍵詞：分布曲線對(duì)象的模型預(yù)測(cè)控制算法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著工業(yè)產(chǎn)品性能要求的提高,傳統(tǒng)控制方法已不能滿足控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)需要,比如對(duì)于聚烯烴產(chǎn)品來說,機(jī)械工業(yè)和汽車工業(yè)需要良好的剛性以及高沖擊強(qiáng)度性質(zhì),而其他領(lǐng)域又需要其質(zhì)輕、耐磨、耐腐蝕的性質(zhì)代替金屬,被控目標(biāo)也從平均分子量分布過渡到分子量分布曲線,從n維空間中的一個(gè)點(diǎn)過渡到了一條曲線,分布曲線對(duì)象的控制問題成為研究熱點(diǎn)。模型預(yù)測(cè)控制算法具有模型預(yù)測(cè)、滾動(dòng)優(yōu)化、反饋校正的鮮明特點(diǎn),且具有易于建模、控制性能較好、魯棒性強(qiáng)、有效處理約束等優(yōu)勢(shì),成為目前公認(rèn)的處理復(fù)雜過程多變量約束的有效控制算法。因此,本論文開展了面向分布曲線對(duì)象的模型預(yù)測(cè)控制算法研究。本文的主要內(nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)包括：(1)針對(duì)分布曲線對(duì)象的過程特點(diǎn),本文將傳統(tǒng)的預(yù)測(cè)控制算法推廣到分布曲線對(duì)象,提出一種基于積分誤差平方指標(biāo)的分布曲線模型預(yù)測(cè)控制算法。該算法首先采用B樣條狀態(tài)空間模型進(jìn)行模型預(yù)測(cè),然后通過復(fù)合梯形方法對(duì)滾動(dòng)優(yōu)化命題進(jìn)行離散化求解,最后通過三次樣條插值方法實(shí)現(xiàn)反饋校正。(2)由于分布曲線對(duì)象是通過宏觀的控制變量控制微觀的輸出分布曲線,不是任意形狀的目標(biāo)曲線都能無偏跟蹤,本文提出一種基于穩(wěn)態(tài)可行性分析的分布曲線無偏模型預(yù)測(cè)控制算法。該算法在已有的分布曲線預(yù)測(cè)控制算法上增加穩(wěn)態(tài)可行性分析：在分布曲線穩(wěn)態(tài)模型的基礎(chǔ)上,采用二次規(guī)劃方法進(jìn)行無偏目標(biāo)曲線的計(jì)算。仿真結(jié)果驗(yàn)證了算法的有效性。(3)針對(duì)積分誤差平方指標(biāo)僅考慮分布曲線的局部幾何屬性(如面積),忽略了分布曲線的內(nèi)在特征結(jié)構(gòu),本文提出了基于Haar小波分解的分布曲線多分辨率預(yù)測(cè)控制算法。該算法通過Haar小波將分布曲線分解為一個(gè)基礎(chǔ)框架和若干層細(xì)節(jié),從整體到局部全方位地描述了形狀的特征信息；然后針對(duì)基礎(chǔ)框架和每一層細(xì)節(jié)的特點(diǎn),設(shè)計(jì)基于多分辨率的分布曲線預(yù)測(cè)控制器,實(shí)現(xiàn)分布曲線形狀特征的自然過渡。
【關(guān)鍵詞】：分布曲線對(duì)象 模型預(yù)測(cè)控制 無偏控制 小波分解 多分辨率控制
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP273
【目錄】：

• 致謝5-6
• 摘要6-7
• Abstract7-11
• 第一章 緒論11-21
• 1.1 課題研究背景和意義11-12
• 1.2 分布曲線控制和模型預(yù)測(cè)控制的研究現(xiàn)狀12-18
• 1.2.1 分布曲線控制研究現(xiàn)狀12-13
• 1.2.2 模型預(yù)測(cè)控制研究現(xiàn)狀13-18
• 1.3 本研究的主要內(nèi)容和論文結(jié)構(gòu)18-21
• 第二章 基于積分誤差平方指標(biāo)的分布曲線預(yù)測(cè)控制算法21-33
• 2.1 引言21
• 2.2 分布曲線對(duì)象模型21-23
• 2.3 分布曲線模型預(yù)測(cè)控制算法23-28
• 2.3.1 預(yù)測(cè)模型24-25
• 2.3.2 滾動(dòng)優(yōu)化25-27
• 2.3.3 反饋校正27
• 2.3.4 控制算法流程27-28
• 2.4 仿真結(jié)果28-31
• 2.4.1 無模型失配仿真29
• 2.4.2 模型失配仿真29-31
• 2.5 小結(jié)31-33
• 第三章 基于穩(wěn)態(tài)可行性分析的分布曲線無偏預(yù)測(cè)控制算法33-41
• 3.1 引言33
• 3.2 穩(wěn)態(tài)可行性分析33-36
• 3.2.1 穩(wěn)態(tài)模型推導(dǎo)33-35
• 3.2.2 無偏目標(biāo)計(jì)算35-36
• 3.3 分布曲線的無偏模型預(yù)測(cè)控制算法36-37
• 3.4 仿真結(jié)果37-40
• 3.4.1 仿真一37-39
• 3.4.2 仿真二39-40
• 3.5 小結(jié)40-41
• 第四章 基于Haar小波的分布曲線多分辨率預(yù)測(cè)控制41-55
• 4.1 引言41
• 4.2 小波分解理論41-45
• 4.2.1 小波變換41-43
• 4.2.2 Haar小波簡介43-45
• 4.3 基于Haar小波的分布曲線多分辨率預(yù)測(cè)控制45-52
• 4.3.1 基于Haar小波的曲線分解算法45-47
• 4.3.2 預(yù)測(cè)輸出曲線與目標(biāo)曲線的Haar小波分解47-48
• 4.3.3 基于haar小波分解的空間多尺度預(yù)測(cè)控制48-52
• 4.4 仿真結(jié)果52-54
• 4.5 小結(jié)54-55
• 第五章 總結(jié)與展望55-57
• 5.1 研究工作總結(jié)55-56
• 5.2 研究工作展望56-57
• 參考文獻(xiàn)57-61
• 作者在學(xué)期間所獲的科研成果61

【參考文獻(xiàn)】

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  本文關(guān)鍵詞：分布曲線對(duì)象的模型預(yù)測(cè)控制算法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號(hào)：465788