【摘要】：現(xiàn)代工業(yè)向著復雜化大型化發(fā)展,對傳統(tǒng)的機理建模和控制策略提出了重大挑戰(zhàn)。信息技術的發(fā)展使得過程變量的自動化采集程度越來越高,而采集到的數據包含大量的過程信息。對這些信息的有效利用促進了數據驅動方法的發(fā)展。偏最小二乘(partial least square, PLS)作為一種多元統(tǒng)計數據驅動方法,已廣泛應用于各個領域中。但在過程控制中的應用還處在起步階段。本文結合PLS方法的去噪、降維、消除共線性和自解耦等特點,研究了動態(tài)PLS的建模方法和模型預測控制(model predictive control, MPC)方法。首先提出一種魯棒動態(tài)建模方法,以提高在數據中存在野點的情況下的建模精度。其次設計了一種抗擾動MPC方法以及線性和非線性系統(tǒng)的無靜差控制方法。具體工作內容包括：針對建模數據中的野點會影響動態(tài)PLS建模精度的問題,提出了一種具有野點檢測的動態(tài)PLS魯棒建模方法。野點檢測的方法是,首先利用改進的徑向基神經網絡(Radial basis function network, RBFN)對系統(tǒng)的輸出進行預測。根據RBFN的逼近特性可知,RBFN的預測值是逼近系統(tǒng)輸出的真實值的。因此該預測值與真實值之差可視為系統(tǒng)的白噪聲,應滿足正態(tài)分布。利用隱馬爾可夫模型(Hidden markov model, HMM)對該差值進行檢測,判斷樣本點是否為野點。對于檢測出的野點用RBFN的輸出進行代替。對處理后的數據進行動態(tài)PLS建模。仿真實驗表明,該野點檢測方法具有較高的野點檢測能力。經該方法處理后,動態(tài)PLS的建模結果具有更高的魯棒性。由于動態(tài)PLS對數據的壓縮和迭代建模機制,其模型會與實際過程存在偏差,這會導致PLS模型的不完全解耦。為抑制由于這種耦合而造成的回路間的擾動,提出一種動態(tài)PLS框架下的抗擾動廣義預測控制(Generalized predictive control, GPC)方法。該方法將潛變量空間中的多個單輸入單輸出(Single-input single-output, SISO)子系統(tǒng)作為一種特殊結構的多輸入多輸出(Multi-input multi-output, MIMO)系統(tǒng)進行控制律的求解。將目標函數中輸出跟蹤誤差的權重重組為根據模型預測值與參考軌跡之間的偏差實時調整的形式,以達到抑制由耦合而造成回路之間擾動的目的。權重調整的基本原則是,每個輸出的預測值跟蹤參考軌跡的權重由其它回路輸出在同時刻偏離其參考軌跡的誤差平方加權和構成。兩個仿真實驗的結果表明,該方法能夠起到抑制由耦合而造成的擾動的目的。提出一種將基于狀態(tài)空間模型的預測控制引入到動態(tài)PLS框架下的控制方法。但動態(tài)PLS的自動解耦和降維的特點容易導致模型與實際系統(tǒng)的失配,這種MPC方法在控制中引入的是系統(tǒng)狀態(tài)反饋而不是輸出反饋,故容易造成控制系統(tǒng)的靜差。為解決這一問題,提出了兩種將系統(tǒng)的輸出作為反饋納入到控制器的方法。一種是將狀態(tài)空間模型改寫成增量形式,另一種方法是在狀態(tài)空間模型中引入擾動模型,并利用觀測器對系統(tǒng)的狀態(tài)進行估計。這兩種方法的有效性通過Jerome-Ray的精餾塔模型和聚乙烯反應過程的仿真得以驗證。提出一種非線性系統(tǒng)的動態(tài)PLS無靜差MPC控制方法。首先將動態(tài)T-S模糊模型引入到PLS的內模型中來描述系統(tǒng)的非線性動態(tài)特性。對于所建立的潛變量空間T-S模糊模型分別設計了無靜差MPC控制器,該控制器通過引入擾動模型和觀測器的方法保證系統(tǒng)的無靜差跟蹤性能。在PH中和滴定過程中對該方法進行了仿真實驗,結果表明該方法能夠使系統(tǒng)的輸出無靜差的跟蹤設定值。
【學位授予單位】：浙江大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP273

【相似文獻】

相關期刊論文 前10條

1 李相白;李建春;朱正濤;楊康;;溫室分級模糊預測控制方法探討[J];浙江農業(yè)科學;2011年03期

2 徐廣路,何友華;一種預測控制方法[J];武漢冶金科技大學學報;1997年03期

3 李哲;吳正國;夏立;周衛(wèi)平;;并聯(lián)有源濾波器兩步預測控制方法研究[J];電機與控制學報;2013年02期

4 陳虹,劉志遠;一種基于H_∞理論的魯棒預測控制方法[J];自動化學報;2002年02期

5 陳進東;潘豐;;基于在線支持向量回歸的非線性模型預測控制方法[J];控制與決策;2014年03期

6 姚紅星,劉知貴,黃正良;一種預測控制方法及其仿真[J];控制工程;2003年S1期

7 盛云龍,蘇宏業(yè),褚健;一種基于閉環(huán)優(yōu)化的新型魯棒預測控制方法[J];浙江大學學報(理學版);2003年01期

8 姚紅星,黃正良,劉知貴;預測控制方法及其仿真[J];兵工自動化;2004年04期

9 劉曉峰;許忠仁;楊丙聰;;一種克服大純滯后的預測控制方法[J];河南科技大學學報(自然科學版);2007年01期

10 魏善碧;胡友強;柴毅;丁寶蒼;;采用動態(tài)協(xié)調的混雜分布式預測控制方法[J];重慶大學學報;2010年12期

相關會議論文 前5條

1 呂劍虹;徐治皋;陳來九;;一種改進的連續(xù)時間預測控制方法[A];1992年中國控制與決策學術年會論文集[C];1992年

2 莫曉明;;基于多模型綜合的DMC控制及其應用[A];第二十六屆中國控制會議論文集[C];2007年

3 榮海軍;蔡遠利;;預測控制方法在飛行器控制器設計中應用[A];Proceedings of 14th Chinese Conference on System Simulation Technology & Application(CCSSTA’2012)[C];2012年

4 高海燕;蔡遠利;陳智勇;;基于非線性干擾觀測器的無靜差跟蹤預測控制方法及仿真研究[A];系統(tǒng)仿真技術及其應用學術論文集（第15卷）[C];2014年

5 滕海濤;朱瑞軍;伏靜丹;;TCP/AQM路由器的離散預測控制方法[A];第二十三屆中國控制會議論文集（上冊）[C];2004年

相關博士學位論文 前3條

1 戴荔;分布式隨機模型預測控制方法研究[D];北京理工大學;2016年

2 金鑫;基于動態(tài)PLS框架的魯棒建模及預測控制方法研究[D];浙江大學;2016年

3 趙猛;約束非線性系統(tǒng)的預測控制方法研究[D];重慶大學;2014年

相關碩士學位論文 前6條

1 張少罡;預測控制方法的研究與應用[D];北京化工大學;2009年

2 崔樂遠;一種基于SVR即時學習的廣義預測控制器設計方法及應用[D];廣東工業(yè)大學;2012年

3 余波;含穩(wěn)態(tài)目標計算的預測控制方法研究[D];重慶大學;2014年

4 孟莎莎;稀土萃取過程預測控制方法研究[D];華東交通大學;2009年

5 饒寧;水處理混凝投藥預測控制方法研究[D];浙江工業(yè)大學;2013年

6 徐善智;回轉窯煅燒溫度的預測控制方法研究[D];東北大學;2010年

，

本文編號：2563244