【摘要】：灰色預測控制是以灰色動態(tài)模型為基礎,對少數(shù)據(jù),貧信息的系統(tǒng)進行有效控制的方法之一。本文在改進灰色動態(tài)模型的基礎上,綜合模糊控制方法,提出了新的灰色預測控制方法,主要研究的工作如下: 1.提高灰色GM(1,1)預測模型精度的研究影響灰色GM (1,1)預測模型精度的主要因素有原始數(shù)據(jù)序列的光滑度、模型的背景值及模型的初值�；诖�,分別就上述三個影響因素對提高灰色GM(1,1)預測模型進行了研究。 (1)提出利用函數(shù)arc cot(.)對原始序列進行變換,并從理論上證明了離散數(shù)列經(jīng)過此變換后,可以消除由陡變引起不滿足灰色建模條件的情況,并提高了建模數(shù)據(jù)序列的光滑度,且光滑度優(yōu)于其他變換函數(shù)。 (2)提出了一種背景值數(shù)值優(yōu)化的求解算法,并將之實際應用于鈦合金疲勞強度隨溫度變化這一經(jīng)典非等距序列GM(1,1)建模中,實驗結(jié)果表明了提出方法的有效性。 (3)從二個方面有效地提高了GM(1,1)模型的精度。首先,對擬建模數(shù)據(jù)進行cot(.)α(α 0)變換,從理論上嚴格證明了經(jīng)此變換后的離散序列可以滿足灰色建模條件,且這種變換較現(xiàn)有其它變換方法更有效;其次,提出了一種背景值優(yōu)化重構(gòu)方法,進一步提高了模型精度。 2.提高灰色Verhulst預測模型精度的研究影響灰色Verhulst預測模型精度的主要因素有模型的背景值、模型的結(jié)構(gòu)參數(shù),基于此,分別就上述兩個因素對灰色Verhulst預測模型進行了研究。 (1)提出了一種改進的灰色Verhulst模型。首先分析了傳統(tǒng)的灰色Verhulst模型產(chǎn)生誤差的原因,從背景值定義出發(fā),推導了用原始數(shù)據(jù)生成新的背景值公式;其次,基于灰色系統(tǒng)信息覆蓋原理,提出了一種結(jié)構(gòu)參數(shù)優(yōu)化方法。 (2)提出了一種基于灰色背景值重構(gòu)的非等間距Verhulst模型。對模型背景值的構(gòu)造方法進行了深入的研究,證明了常規(guī)背景值構(gòu)建方法在建立Verhulst非等間距或雖等距但時間間隔較大的情況下,會產(chǎn)生較大的誤差,從而使模型精度不高。為克服這一缺點,提出了基于區(qū)間積分的背景值重構(gòu)算法。 3.基于灰色預測模型的預測控制研究 (1)提出了一種基于arc cot(.)變換和預測步長自調(diào)整的灰色模糊預測控制算法,根據(jù)當前時刻的誤差和誤差變化量將系統(tǒng)響應劃分為若干個控制區(qū)域,不同區(qū)域預測步長不同;根據(jù)當前誤差和未來預測誤差共同決定當前的控制量。該算法綜合了模糊控制、灰色預測的優(yōu)點,仿真結(jié)果表明該算法超調(diào)小、響應快,穩(wěn)態(tài)精度高。 (2)提出一種基于GM(1,1)預測模型和神經(jīng)網(wǎng)絡的參數(shù)自整定PID控制器。通過變步長四階龍格-庫塔法與灰色GM(1,1)相結(jié)合的方法作為預測模型,根據(jù)預測誤差e(k+d),通過三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡,對PID中的三個可調(diào)參數(shù)進行參數(shù)自整定,調(diào)整控制增量Δu,使系統(tǒng)輸出跟蹤設定值。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。
【學位授予單位】：浙江理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2011
【分類號】：TP13;N941.5
【圖文】：

^1 1^ ^(1)^(1)( )1 1 ^ ^( ) ( ( ) )ia k kib bx k x k ea a+ += + -(9)，得()^^1(1)11(0)^11^1^(1)(())1()akakkiiiieabexkkxkΔ ++++ Δ=(17)可以看到 GM (1,1)的擬合精度和預測精度取決于參數(shù)a ,的背景值直接有關。因此改進背景值(1)1( )iz k+是提高 GM (1,1)模等距序列 GM (1,1)模型背景值重構(gòu)的研究值(1)1( )iz k+的定義，(1)1( )iz k+的大小可用圖 2.1 所示的陰影面積

節(jié)提出一種新的求取背景值(1)1( )iz k+的方法。具體做法是：1 , ]i ik k+均勻地劃分為n個等分，背景值(1)1( )iz k+的大小用前1n 個小n-n1) 小矩形面積和(2)S 來近似，如圖 2.2 所示。法的原理是：前1n 個小梯形產(chǎn)生面積正誤差（比實際面積大），后負誤差（比實際面積�。�，當n非常大時，理論上存在1n 使得正負誤

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3 陳s

本文編號：2729228