本文關(guān)鍵詞：間歇過程2D-PID自適應(yīng)迭代學習控制研究

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【摘要】：研究簡單高效的過程設(shè)備控制技術(shù),具有重要的應(yīng)用價值。然而,目前過程設(shè)備和單元廣泛采用的比例-積分-微分(Proportional Integral Derivative,PID)控制器存在參數(shù)固定且不能在線自適應(yīng)調(diào)節(jié)的缺點。為了適應(yīng)多品種、小批量的生產(chǎn)要求,操作性更強和靈活度更高的間歇操作越發(fā)重要。相比較于連續(xù)過程,間歇過程的動態(tài)性、非線性、時變性都更加顯著,這也對其控制器提出了更高的要求。針對發(fā)酵和攪拌反應(yīng)釜兩類典型的間歇過程,從批次內(nèi)和批次間兩方面對PID控制器進行改進研究。首先綜述了間歇過程控制方法的研究現(xiàn)狀,提出將粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)和自調(diào)整神經(jīng)元PID(Auto-tuning Neuron PID)控制相結(jié)合應(yīng)用于間歇過程中。進一步,結(jié)合間歇過程存在的重復特性,提出基于二維PID(2D-PID)迭代學習框架的自適應(yīng)控制方法。本文的創(chuàng)新研究方面主要包括:(1)為了滿足實際過程的應(yīng)用要求,提出將可快速獲取高質(zhì)量PID參數(shù)的PSO算法與結(jié)構(gòu)簡單的ANPID方法相結(jié)合應(yīng)用于間歇過程中,更好地克服過程的非線性、時變不確定等特性。以發(fā)酵過程和攪拌反應(yīng)釜為仿真例子,表明了PSO-ANPID具有良好的跟蹤控制性能,適用于非線性時變間歇過程的批次內(nèi)實時控制。(2)結(jié)合間歇過程的重復性,提出2D-PID自適應(yīng)控制方法。首先,結(jié)合PID控制和迭代學習控制,設(shè)計基于粒子群算法的2D-PID控制框架,研究過程定期望值批次間控制的可能性。進一步,在批次內(nèi)采用ANPID控制器對其進行在線自適應(yīng)調(diào)節(jié)。在批次間,考慮其重復特性,通過PID型迭代學習控制,利用歷史批次信息來修正當前批次的調(diào)節(jié)變量,最終提高控制性能。以發(fā)酵過程和攪拌反應(yīng)釜兩類典型的間歇過程為例,驗證了所提出方法的有效性。
【關(guān)鍵詞】：間歇過程 發(fā)酵過程 攪拌反應(yīng)釜 PID控制 迭代學習控制 粒子群優(yōu)化算法
【學位授予單位】：浙江工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP273
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 縮略語列表10-12
• 符號說明12-15
• 第1章 緒論15-25
• 1.1 背景意義15-16
• 1.2 過程設(shè)備與間歇操作16-17
• 1.3 過程設(shè)備控制研究現(xiàn)狀17-23
• 1.3.1 過程設(shè)備單元控制17-19
• 1.3.2 多批次過程的設(shè)備單元控制19-21
• 1.3.3 過程設(shè)備智能控制21-23
• 1.4 內(nèi)容概要23-25
• 第2章 間歇過程PID控制器參數(shù)優(yōu)化25-39
• 2.1 引言25
• 2.2 粒子群優(yōu)化算法25-30
• 2.2.1 標準粒子群算法（PSO）25-26
• 2.2.2 被動聚集粒子群算法（PSOPC）26-27
• 2.2.3 平滑粒子群算法（UPSO）27-28
• 2.2.4 遺傳粒子群算法（HGAPSO）28-29
• 2.2.5 綜合學習粒子群算法（CLPSO）29-30
• 2.3 間歇過程批次內(nèi)PID控制30-37
• 2.3.1 間歇發(fā)酵過程30-31
• 2.3.2 參數(shù)優(yōu)化31-32
• 2.3.3 仿真與討論32-37
• 2.4 本章小結(jié)37-39
• 第3章 間歇過程批次內(nèi)PSO-ANPID控制39-55
• 3.1 引言39
• 3.2 PSO-ANPID控制39-42
• 3.2.1 ANPID方法39-41
• 3.2.2 方案設(shè)計41-42
• 3.3 調(diào)節(jié)參數(shù)分析42-44
• 3.4 仿真與討論44-53
• 3.4.1 間歇發(fā)酵過程44-48
• 3.4.2 間歇反應(yīng)釜48-53
• 3.5 本章小結(jié)53-55
• 第4章 間歇過程二維PID控制方法55-73
• 4.1 引言55
• 4.2 基于粒子群算法的 2D-PID控制55-61
• 4.2.1 控制結(jié)構(gòu)設(shè)計55-56
• 4.2.2 參數(shù)優(yōu)化56-57
• 4.2.3 仿真與討論57-61
• 4.3 間歇過程 2D-PID自適應(yīng)控制61-71
• 4.3.1 控制方案設(shè)計61-64
• 4.3.2 方案分析64
• 4.3.3 仿真與討論64-71
• 4.4 本章小結(jié)71-73
• 第5章 結(jié)論與展望73-75
• 5.1 結(jié)論73
• 5.2 創(chuàng)新點73
• 5.3 展望73-75
• 附錄A75-76
• 附錄B76-77
• 附錄C77-79
• 參考文獻79-85
• 致謝85-87
• 攻讀學位期間參加的科研項目和成果87

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前8條

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中國博士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 劉毅;間歇過程的核學習自適應(yīng)建模與控制研究及工業(yè)應(yīng)用[D];浙江大學;2009年

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本文編號：748098