【摘要】：灰色預(yù)測控制是以灰色動態(tài)模型為基礎(chǔ)，對少數(shù)據(jù)、貧信息的系統(tǒng)進(jìn)行有效控制的方法之一。本文在改進(jìn)灰色動態(tài)模型的基礎(chǔ)上，綜合模糊控制、免疫PID方法，提出了新的灰色預(yù)測控制方法，主要研究的成果如下： (1)經(jīng)常會由于沖擊擾動的干擾使得灰色預(yù)測模型失去應(yīng)有的效果，如何利用緩沖算子排除系統(tǒng)行為數(shù)據(jù)所受的沖擊擾動、還原數(shù)據(jù)本來的面目是應(yīng)用灰色預(yù)測模型的一個前提條件。本文基于“新信息優(yōu)先利用”原理和“時間序列的平均發(fā)展速度”的思想提出了一類新的緩沖算子，并將變權(quán)的思想引入緩沖算子的構(gòu)造中，采用遺傳算法對權(quán)值進(jìn)行尋優(yōu)，同時通過實例來說明新構(gòu)造算子的實用性。 (2)研究發(fā)現(xiàn)，模型的背景值及模型的初值是影響灰色GM(1,1)預(yù)測模型精度的兩個主要因素。本文對GM(1,1)模型的背景值和初值同時進(jìn)行優(yōu)化，提出了一種新的GM(1,1)模型優(yōu)化方法，算例證明優(yōu)化后模型的模擬和預(yù)測精度有顯著提高。 (3)針對離散灰色模型DGM(1,1)對波動序列進(jìn)行模擬、預(yù)測時通常存在較大誤差的問題，本文提出了一種利用時間序數(shù)對等間距時序修正的方法，，結(jié)果表明，提出的改進(jìn)DGM(1,1)模型能夠適應(yīng)于有較大波動的原始數(shù)據(jù)序列的建模，具有一定的實用性和可靠性。 (4)本文提出了一種基于DGM(1,1)模型的帶智能積分灰色模糊預(yù)測控制算法。根據(jù)當(dāng)前時刻的誤差和誤差變化量將系統(tǒng)響應(yīng)劃分為若干個控制區(qū)域,不同區(qū)域預(yù)測步長不同。為了提高FUZZY控制器的穩(wěn)態(tài)性能，加入了智能積分控制作用，并且將FUZZY控制、GREY預(yù)測的長處綜合在一起用于控制系統(tǒng)。該算法綜合了模糊控制、灰色預(yù)測的優(yōu)點,仿真結(jié)果表明該算法無靜差、超調(diào)小、響應(yīng)快、穩(wěn)態(tài)精度高。 (5)本文提出了一種基于改進(jìn)GM(1,1)灰色預(yù)測模糊免疫PID控制器，通過背景值和初值同時優(yōu)化的灰色GM(1,1)模型作為預(yù)測模型，提高了預(yù)測精度。有效地將灰色預(yù)測與模糊免疫PID控制相結(jié)合，仿真結(jié)果證明,提出的方法具有較好的控制品質(zhì),能有效地克服了誤差及干擾等不確定因素所帶來的影響.
【圖文】：

圖 4.1 帶智能積分模糊預(yù)測控制 基于迭代初值修正的優(yōu)化 DGM(1,1)預(yù)測模型離散灰色模型即 DGM(1,1)模型可以看成是 GM(1,1)模型的精確形式，并且因為其展系數(shù)和原始序列沒有非負(fù)限制的優(yōu)點，故本節(jié)利用優(yōu)化的 DGM(1,1)模型作為。假使原始數(shù)據(jù)為：(0) (0) (0) (0)Y ={ y (1), y (2), , y ( n)}中(0)y ( k ) > 0，k=1,2…n.原始數(shù)據(jù)作一次累加：(1) (1) (1) (1)Y ={ y (1), y (2), , y ( n)}

此本文采用三角形作為模糊控制器輸入、輸出的隸屬函數(shù)形狀。預(yù)測誤誤差和控制量的量化等級都分為 7 級，模糊系統(tǒng)的隸屬度函數(shù)如圖所示出變量向模糊語言變量的轉(zhuǎn)變。圖 4.2e ( k )和 Δe ( k)的隸屬度函數(shù)
【學(xué)位授予單位】：浙江理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號】：N941.5;O242.1;O231

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2640312