本文關鍵詞：監(jiān)督預測控制算法的應用研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《華北電力大學》 2015年

監(jiān)督預測控制算法的應用研究

李素真  

【摘要】：預測控制作為處理現代工業(yè)過程控制的有力工具引起了廣泛關注。其中監(jiān)督預測控制(Supervisory Predictive Control)算法是預測控制的一種典型算法,基于SPC具有良好的控制性能和經濟性能,在前人研究成果的基礎上,對工業(yè)過程中的各種應用進行了一定程度的改進和研究。本文的主要工作和創(chuàng)新點包括：(1)針對多模型結構的非線性系統(tǒng),在特殊工況下建立局部線性模型,分別設計獨立的預測控制器,然后根據改進的權值設定方法進行線性輸出加權。通過對權值的選取方法進行改進,首次利用監(jiān)督預測控制算法中的目標函數,不僅包含了誤差指標,同時還包含了經濟性指標,相對于傳統(tǒng)的設計方法而言,可以預防偏差的出現,同時可以抑制控制量的波動,從而進一步防止預測輸出的超調。仿真結果驗證了基于多模型結構的監(jiān)督預測控制算法的可行性和有效性,從而為工業(yè)過程控制提供了有力的理論依據。(2)對于T-S模型所描述的一類非線性系統(tǒng),利用多步線性化的模糊預測控制策略,在每個采樣點線性化轉化為線性時變狀態(tài)空間模型,進而采用線性監(jiān)督預測控制的算法進行仿真,進而驗證了該算法的可行性。在設定值優(yōu)化過程中,結合了遺傳算法優(yōu)化原理對設定值進行優(yōu)化求解。通過單步模糊SPC和多步模糊SPC與傳統(tǒng)的線性SPC以及非線性SPC進行對比仿真,仿真結果驗證了基于遺傳算法的模糊模型的多步SPC算法具有更好的控制性能。(3)利用最小二乘支持向量機回歸的思想,對系統(tǒng)進行建模。提出了基于柯西分布加權的最小二乘支持向量機建模的方法,并把辨識出來的預測模型用于監(jiān)督預測控制算法中,仿真結果表明基于最小二乘支持向量機的監(jiān)督預測控制算法及基于柯西分布加權的最小二乘支持向量機的監(jiān)督預測控制算法相比基于支持向量機的監(jiān)督預測控制算法及傳統(tǒng)的加權最小二乘支持向量機的監(jiān)督預測控制算法具有更好的控制性能。(4)最小二乘支持向量機回歸所建立的模型作為監(jiān)督預測控制的對象,在優(yōu)化問題上采用改進的粒子群優(yōu)化算法進行設定值的動態(tài)優(yōu)化計算,通過實際例子進行了仿真研究。(5)針對預測輸出超調問題,對階梯式監(jiān)督預測控制算法進行改進,提出了單步輸出階梯式監(jiān)督預測控制算法,通過引入單步預測輸出差值項,從而達到一定的目的,并結合實例進行了仿真研究。

【關鍵詞】：
【學位授予單位】：華北電力大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TP13
【目錄】：

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