本文關鍵詞：遞推辨識算法研究及其在MPC上的應用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著預測控制在工業(yè)上的應用越來越廣泛,如何在復雜的應用背景下進一步提高控制器的性能也越來越受重視。而作為模型預測控制器的核心之一,預測模型的質量對控制器的效果也有著至關重要的影響。關于預測控制與系統(tǒng)辨識目前已經有了豐富的理論與實踐經驗,但是實際的生產中,在線運行的控制系統(tǒng)也都有著各自的問題和提升空間。本文的研究中,對遞推辨識算法和一種擾動自適應的預測控制器進行了研究并提出了一些新的想法。具體的工作內容如下：1.基于多迭代的ARMAX遞推辨識�？偨Y和分析已有的關于ARMAX模型估計的基礎上,用高斯牛頓法推導了一種遞推辨識算法。針對離線算法與遞推算法的參數(shù)估計精度有差距這一點,分析原因之后,提出了一種數(shù)據多迭代的思想。仿真研究表明,多迭代算法在參數(shù)收斂的速度與精度上都優(yōu)于原有的遞推算法。2.對兩種時間序列模型的建模及預測能力研究。工業(yè)控制系統(tǒng)的不可測擾動等對象的建模屬于時間序列分析問題,本文從常見的AR與ARMA兩種模型著手,分別推導了其遞推算法,并用多迭代思想對ARMA模型進行了改進,使其跟蹤時變模型能力顯著提升。兩者的多步預測研究中發(fā)現(xiàn),參數(shù)更多的ARMA模型預測精度好于AR模型,但魯棒性不如后者。3.擾動自適應預測控制器的分析改進及參數(shù)設計。介紹了一種基于擾動模型的預測控制算法DMCA,為不可測擾動單獨建立預測模型使得該控制器對擾動抑制能力更強,控制效果更好。結合之前研究,分析基于ARMA模型的DMCA算法不穩(wěn)定的原因后,提出了兩種改進辦法：基于AR模型的DMCA算法和添加小幅攝動。最后研究了擾動自適應控制器的參數(shù)整定方法,包括傳統(tǒng)MPC參數(shù)與DMCA特有的模型辨識參數(shù),為控制器參數(shù)優(yōu)化提出部分準則與參考。
【關鍵詞】：遞推辨識 模型預測控制 時間序列模型 擾動自適應 參數(shù)整定
【學位授予單位】：浙江大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP273
【目錄】：

• 致謝5-6
• 摘要6-7
• Abstract7-10
• 第一章 緒論10-20
• 1.1 引言10-11
• 1.2 系統(tǒng)辨識11-14
• 1.2.1 辨識實驗設計12-13
• 1.2.2 數(shù)據預處理及辨識算法選擇13
• 1.2.3 階次選擇13-14
• 1.2.4 模型檢驗14
• 1.3 預測控制14-17
• 1.3.1 預測模型14-15
• 1.3.2 滾動優(yōu)化15-16
• 1.3.3 反饋矯正16-17
• 1.3.4 MPC特點及應用17
• 1.4 本文的內容與結構17-20
• 第二章 基于多次迭代的遞推辨識算法20-34
• 2.1 引言20-22
• 2.2 遞推高斯-牛頓辨識算法22-28
• 2.3 多迭代算法28-31
• 2.4 多迭代算法收斂與精度分析31-33
• 2.5 本章小結33-34
• 第三章 擾動模型的遞推辨識及多步預測34-53
• 3.1 引言34
• 3.2 遞推AR與ARMA辨識算法34-42
• 3.2.1 AR遞推算法35-37
• 3.2.2 ARMA遞推算法37-40
• 3.2.3 多迭代ARMA遞推算法40-42
• 3.3 遞推模型的K步預測42-45
• 3.4 仿真研究45-52
• 3.4.1 多迭代ARMA算法仿真45-47
• 3.4.2 兩種模型k步預測效果仿真分析47-52
• 3.5 本章小結52-53
• 第四章 基于擾動模型的DMCA算法及改進53-80
• 4.1 引言53-54
• 4.2 DMCA算法54-65
• 4.2.1 動態(tài)矩陣控制(DMC)及其無偏策略54-58
• 4.2.2 自適應動態(tài)矩陣算法(DMCA)58-63
• 4.2.3 仿真研究63-65
• 4.3 兩種噪聲模型(AR&ARMA)的DMCA65-69
• 4.4 小幅白噪聲改進DMCA算法69-73
• 4.5 參數(shù)設計方法73-79
• 4.5.1 控制器參數(shù)73-74
• 4.5.2 擾動模型參數(shù)74-79
• 4.6 本章小結79-80
• 第五章 總結與展望80-82
• 參考文獻82-85

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  本文關鍵詞：遞推辨識算法研究及其在MPC上的應用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：466539